LangChainで自律型エージェントを構築する方法

# ライブラリのインストール
pip install -U langchain langchain-openai langchain-community python-dotenv tavily-python

# プロジェクトディレクトリに移動
mkdir my-agent-lab && cd my-agent-lab
touch .env agent.py

OPENAI_API_KEY=sk-xxxx...
TAVILY_API_KEY=tvly-xxxx...

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilyAnswer
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent

# 環境変数の読み込み
load_dotenv()

# 1. LLMの定義（賢いモデルを使わないとエージェントは迷走する）
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)

# 2. ツールの準備
tools = [TavilyAnswer()]

# 3. プロンプトの取得（公式のリポジトリから定番のものを引っ張る）
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent")

# 4. エージェントの構築
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)

# 5. 実行環境（Executor）の作成
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# agent.py の末尾に追記
def main():
    query = "現在の日本の総理大臣は誰？また、その人物の最近の大きなニュースを1つ教えて。"
    print(f"質問: {query}")

    response = agent_executor.invoke({"input": query})

    print("\n--- 最終回答 ---")
    print(response["output"])

if __name__ == "__main__":
    main()

python agent.py

openai.AuthenticationError: Error code: 401 - {'message': 'Incorrect API key provided...'}

langchain_core.exceptions.OutputParserException: Could not parse LLM output...