# tools.py
from langchain_core.tools import tool
import requests # 天気APIを叩くためにrequestsをインストール pip install requests
import os
@tool
def get_current_weather(location: str) -> str:
    """指定された場所の現在の天気を取得します。"""
api_key = os.environ.get("WEATHER_API_KEY")
if not api_key:
return "エラー: 天気APIキーが設定されていません。"
base_url = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"
params = {
"q": location,
"appid": api_key,
"units": "metric",
"lang": "ja"
}
try:
response = requests.get(base_url, params=params)
response.raise_for_status() # エラーがあれば例外を発生
data = response.json()
description = data["weather"][0]["description"]
temp = data["main"]["temp"]
return f"{location}の天気は{description}、気温は{temp}度です。"
except requests.exceptions.RequestException as e:
return f"エラー: 天気情報の取得に失敗しました。 {e}"
# 他にも必要なツールがあれば、@toolデコレータをつけてどんどん追加できる
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """2つの数値を掛け算します。"""
return a * b
# 作成したツールをリストにまとめる
tools = [get_current_weather, multiply]

# agent_executor.py
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from tools import tools # 先ほど作成したツールをインポート
# 1. LLMを準備
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
# 2. 実績のあるプロンプトテンプレートをLangChain Hubから取得
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent")
# 3. エージェントを作成
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
# 4. エージェントを実行するためのAgentExecutorを作成
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
# 5. 実行！
if __name__ == "__main__":
question = "東京の天気を教えて。あと、8に12を掛けたらいくつ？"
result = agent_executor.invoke({"input": question})
print(result["output"])

# main.py (追記)
from agent_executor import agent_executor
@app.post("/agent/")
async def run_agent(request: dict):
    """AIエージェントを実行するエンドポイント"""
question = request.get("question")
if not question:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Question not provided.")
try:
result = agent_executor.invoke({"input": question})
return JSONResponse(status_code=200, content={"answer": result.get("output")})
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Agent error: {str(e)}")