环境准备，需要安装以下组件：

天气所有者组件： pip install PyOWM

汉语转拼音组件：  pip install pypinyin

需要在Members网站获取（https://home.openweathermap.org/api_keys）天气查询的api-key

需要在阿里云百炼大模型平台获取api-key

.env文件中配置如下：

# DeepSeek API密钥

DEEPSEEK_API_KEY=sk-2c7157f33d394d87a55f5bb8803329e9

#阿里云百炼大模型平台

OPENAI_API_KEY=sk-ae0851249faf4293afb215db25e40016

程序源代码如下：

import os
import sys
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai.chat_models.base import ChatOpenAI
from langchain.agents import Tool
from langchain.agents import initialize_agent
import requests
import pyowm
import pypinyin
from pypinyin import pinyin, Style
# 从.env文件加载环境变量
load_dotenv()

# 获取API密钥
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not api_key:
    print("错误: 请在.env文件中设置您的OPEN_API_KEY")
    sys.exit(1)

#我们使用阿里百炼平台提供的qwen-max模型
llm = ChatOpenAI(
    openai_api_key=api_key,
    model_name="qwen-max",
    openai_api_base="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/",
    temperature=0.7,
    max_tokens=8192
)

# 自定义工具，将小写字母转化为大写字母
def to_upper_tool(text:str)->str:
    return text.upper()

to_upper_tool = Tool(
    name="to_upper_tool",
    func=to_upper_tool,
    description="useful for when you need to convert a string to uppercase."
)

# 自定义工具，获取城市天气,使用openweathermap(https://home.openweathermap.org/)提供的天气数据
def get_weather_tool(test:str)->str:
    #todo: get weather from weather api
    #=====天气查询开始=========================
    '''
    获取城市天气,使用openweathermap(https://home.openweathermap.org/)提供的天气数据
    '''
    owm = pyowm.OWM('a71a46385b0ec779ca73941c509b0924')  # TODO: Replace <api_key> with your API key
    mgr = owm.weather_manager()
    #== == == 汉语转拼音 == == == == == == == =
    # 示例文本
    text = test

    # 转换为拼音，默认风格为NORMAL（不带声调）
    pinyin_list = pypinyin.lazy_pinyin(text)
    print(pinyin_list)  # 输出: ['ni', 'hao', '，', 'shi', 'jie', '！']
    s = ''
    for ss in pinyin_list:
        s += ss
    print(s)
    #开始转换
    sf = mgr.weather_at_place(s + ', CN')
    w = sf.weather
    #转换的结果：
    result=w.temperature('celsius');
    print(type(result))
    print(type(result['temp']))
    s1=str(result['temp'])
    s2 = str(result['temp_max'])
    s3 = str(result['temp_min'])
    s4 = str(result['feels_like'])
    #拼接转换的结果
    resultTemp=text+'平均温度:'+s1+'\n'+'最高温度:'+s2+'\n最低温度:'+s3+'\n体感温度:'+s4
    print(resultTemp)
    # =============================
    #=========================================


    #return "天气晴，温度28度"
    return resultTemp;

get_weather_tool = Tool(
    name="get_weather_tool",
    func=get_weather_tool,
    description="useful for when you need to get the weather of a city."
)

# 工具列表
tools = [to_upper_tool, get_weather_tool]
# 初始化代理
agent = initialize_agent(
    agent="zero-shot-react-description",
    tools=tools,
    llm=llm,
    verbose=True, # 显示调试信息
)

if __name__ == '__main__':
    question=input('请输入您要查询天气的城市名称：')
    result = agent.run(input=question)  # 使用Agent进行对话
    print(f"AI回复: {result}")

    pass

运行结果：

请输入您要查询天气的城市名称：南京的天气情况

E:\test\pythonProject\prjLangChainTools\agentdemotongyi.py:98: LangChainDeprecationWarning: The method `Chain.run` was deprecated in langchain 0.1.0 and will be removed in 1.0. Use :meth:`~invoke` instead.
  result = agent.run(input=question)  # 使用Agent进行对话

> Entering new AgentExecutor chain...
我需要使用get_weather_tool来获取南京的天气情况。
Action: get_weather_tool
Action Input: 南京['nan', 'jing']
nanjing
<class 'dict'>
<class 'float'>
南京平均温度:36.15
最高温度:36.15
最低温度:36.15
体感温度:39.81

Observation: 南京平均温度:36.15
最高温度:36.15
最低温度:36.15
体感温度:39.81
Thought:我已得知南京的天气情况。
Final Answer: 南京的平均温度为36.15度，最高温度和最低温度均为36.15度，体感温度为39.81度。

> Finished chain.
AI回复: 南京的平均温度为36.15度，最高温度和最低温度均为36.15度，体感温度为39.81度。

Process finished with exit code 0