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目录

前言

一、概述

二、Agent核心原理(ReAct)

三、ReAct的机制流程(推理+行动)

四、Self-ask with search

五、OpenAI functions agent

六、自定义Agent

总结


前言

在人工智能的领域中,Langchain框架以其独特的Agent模块引起了广泛的关注。该模块作为智能化任务执行的核心,不仅体现了智能代理的强大能力,还展示了其在处理复杂任务中的高效性和精准度。本文将深入探讨Langchain框架的Agent模块,对其核心原理、机制流程进行详细解析;同时对常用的几种Agent类型进行代码演示。


一、概述

Agent是一个“智能代理”,是LangChain的核心组件;它可以组合多个Chain链来完成用户需求;针对用户提出的问题和需求,利用ReAct原理,分析理解用户输入的上下文和具体的应用场景,然后从工具箱中选择合适的工具来执行操作(这个过程Agent会使用LLM的能力来理解和生成语言,以及其他工具来执行具体的任务),比如搜索

http://www.zhongyajixie.com/news/1733.html

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