用途：本技能面向需要构建自主智能体的开发者，讲解如何让模型通过工具调用完成多步任务，属于 LangChain 核心工作流的第二部分，前置要求为已完成 langchain-core-workflow-a（链）部分。
主要能力：使用 Zod schema 定义工具（如计算器、天气查询）；通过 createToolCallingAgent 与 AgentExecutor 创建并运行智能体；支持 verbose 日志、maxIterations 限制、返回中间步骤；结合 RunnableWithMessageHistory 与 ChatMessageHistory 实现对话记忆；通过 streamEvents 流式输出模型内容与工具调用事件；也可用 model.bindTools 直接绑定工具并手动执行。
使用方式：先安装依赖 npm install langchain @langchain/core @langchain/openai zod；定义工具后创建提示模板（需包含 agent_scratchpad 占位符），再构建 agent 与 executor，调用 executor.invoke 传入 input 与 chat_history。Python 侧对应 create_tool_calling_agent 与 AgentExecutor。
适用场景：需要模型自主决定调用哪些工具、组合多步结果回答问题的场景，例如计算加信息查询、带记忆的多轮助手。
限制与注意：资料提示生产环境应使用安全数学解析器而非 Function/eval；工具执行异常需自行 try/catch 返回错误字符串；常见问题包括达到最大迭代次数、工具名不匹配、缺少 agent_scratchpad 占位符。具体模型、价格与平台支持情况资料未提供。