Zum Hauptinhalt springen
tsecurity.de LIVE
Echtzeit-Radar & Feeds
Alle RSS Feeds
👥 Community & Social
Sichere ProgrammierungFliproom: a room changeover is a content problem(21.09.2026 um 04:10 Uhr)
Sichere ProgrammierungNova Adiutrix: My Second Agent Built My First Project's To-Do List(21.09.2026 um 04:11 Uhr)
IT Security ToolsAntiphishing v35456910988(21.09.2026 um 02:35 Uhr)
IT Security Toolsbrave-browser v1.98.12(21.09.2026 um 03:35 Uhr)
Sichere ProgrammierungFliproom: a room changeover is a content problem(21.09.2026 um 04:10 Uhr)
Sichere ProgrammierungNova Adiutrix: My Second Agent Built My First Project's To-Do List(21.09.2026 um 04:11 Uhr)
IT Security ToolsAntiphishing v35456910988(21.09.2026 um 02:35 Uhr)
IT Security Toolsbrave-browser v1.98.12(21.09.2026 um 03:35 Uhr)
Intelligence View
⚡ tsecurity.de Intelligence

Building Your First AI Agent with LangChain: From Chatbot to Autonomous Assistant

Reagiere als Erste:r — dein Feedback zählt!

Introduction
Imagine having a personal assistant that can:

  • Answer your questions from your own documents
  • Search the internet for real-time information
  • Execute code and automate tasks
  • Remember your previous conversations

That's exactly what AI Agents do — and with LangChain, you can build one in Python in under 30 minutes.

In this post, I'll walk you through:

  1. What AI Agents are and why they matter
  2. How LangChain makes building agents easy
  3. Building a fully functional AI Chatbot Agent step-by-step
  4. Adding memory, tools, and real-world capabilities

What is an AI Agent?
An AI Agent is an autonomous system that can:

  1. Think — Understand your request using an LLM (Large Language Model)
  2. Decide — Choose the right tool or action to take
  3. Act — Execute the action (search, calculate, code, respond)
  4. Learn — Remember context from previous interactions

What is LangChain?
LangChain is a Python framework that makes it easy to build LLM-powered applications.

  1. Your LLM (OpenAI, Google Gemini, Llama, etc.)
  2. Your data (documents, databases, APIs)
  3. Your tools (search engines, calculators, code executors)

Why LangChain?

  1. Chains — Connect multiple LLM calls together
  2. Memory — Store and recall conversation history
  3. Tools — Give your agent superpowers (Google search, Wikipedia, Python REPL)
  4. RAG — Retrieve answers from your own documents
  5. Agents — Autonomous decision-making bots

Let's Build: AI Agent Chatbot with LangChain

from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType, Tool
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun, WikipediaQueryRun
from langchain.utilities import WikipediaAPIWrapper
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)

---- Tool 1: Internet Search ----

search = DuckDuckGoSearchRun()

---- Tool 2: Wikipedia ----

wikipedia = WikipediaQueryRun(api_wrapper=WikipediaAPIWrapper())

---- Tool 3: RAG (Your Documents) ----

loader = TextLoader("my_document.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever()
)

---- Define All Tools ----

tools = [
Tool(
name="Internet Search",
func=search.run,
description="Use this to search the internet for current information"
),
Tool(
name="Wikipedia",
func=wikipedia.run,
description="Use this to look up detailed information from Wikipedia"
),
Tool(
name="Document QA",
func=qa_chain.run,
description="Use this to answer questions from uploaded documents"
)
]

---- Memory ----

memory = ConversationBufferMemory(
memory_key="chat_history",
return_messages=True
)

---- Create Agent ----

agent = initialize_agent(
tools=tools,
llm=llm,
agent=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
memory=memory,
verbose=True,
handle_parsing_errors=True
)

---- Chat Loop ----

print("AI Agent Ready! Type 'quit' to exit.\n")

while True:
user_input = input("You: ")
if user_input.lower() == "quit":
print("Goodbye!")
break
response = agent.run(user_input)
print(f"Agent: {response}\n")

Ähnliche Beiträge
🔍 Verwandte News

Auch interessante Nachrichten Building Your First AI Agent with LangChain: From Chatbot to Autonomous Assistant

Thematisch verwandte Begriffe: Building, Your, First, Agent · 6 Treffer

Laden...

Videos werden geladen ...

Laden...

Beiträge werden geladen ...

Laden...

Videos werden geladen ...

Laden...

Beiträge werden geladen ...

Laden...

Videos werden geladen ...

Laden...

Beiträge werden geladen ...

Laden...

Videos werden geladen ...

Laden...

Beiträge werden geladen ...

Laden...

Videos werden geladen ...

Zum Aktualisieren ziehen
ZERO-DAY CVE-2026-93977 | A vulnerability was determined in code-projects Assessment Management 1.…
Advisory →
TTS Reader • tsecurity.de Voice
tsecurity.de Icon
tsecurity.de App
Offline-Lesen, Eilmeldungen & 0ms Ladezeit

Installiere tsecurity.de direkt auf deinen Home-Bildschirm für das ultimative Vollbild-Magazinerlebnis ohne Browser-Leisten.

Nächster Beitrag
Themen-Radar & Intelligence Matrix
Echtzeit-Taxonomie nach Angriffsvektoren & Plattformen

tsecurity.de Live Threat Radar

🔴 LIVE RADAR
MONITORING
AKTIV
CVE-DATENBANK
LIVE
🔍
Community Radar & Live Chat
Sentinel Bot online • Live-Stream
Dein Cluster: Security Explorer
Match:
lädt…
Verbindung zum Community-Stream wird aufgebaut...
Bearbeitungsmodus — Senden überschreibt deine Nachricht
Community-Puls — was gerade passiert
lädt…
Aktivitäten deiner Analysten
lädt…
Neues Thema oder Eilmeldung einreichen

Reiche interessante Links, Zero-Days oder Debatten ein. Die Community entscheidet per Upvote über die Veröffentlichung.

Heiß diskutierte Einreichungen
🔖 Gespeicherte Artikel
📂 Keine gespeicherten Artikel vorhanden.
Zurück Ziehen Vor
Links: vorheriger Artikel Rechts: nächster Artikel unten: schließen
News NIS-2 Frühwarnung Tier-1 Intel ⏱️ 3 Min vor 10 Min
Artikeldaten werden geladen...

Zurück: vorheriger Vor: nächster
↗ Original-Quelle
Social Reaktionen Deine Reaktion zählt
Einstufung & Relevanz-Poll 0 Stimmen
In sozialen Netzwerken teilen 1-Klick