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【人工智能之大模型】详细介绍 LangChain 框架中的LangChain Agent？

【人工智能之大模型】详细介绍 LangChain 框架中的LangChain Agent？

【人工智能之大模型】详细介绍 LangChain 框架中的LangChain Agent？

文章目录

  • 【人工智能之大模型】详细介绍 LangChain 框架中的LangChain Agent？
  • LangChain Agent：概念、原理及前景
    • 1. 什么是 LangChain Agent？
    • 2. LangChain Agent 的核心概念
      • (1) Agent（代理）：
      • (2) Tools（工具）：
      • (3) AgentType（代理类型）：
      • (4) Prompt Template（提示模板）：
      • (5) Memory（记忆机制）：
    • 3. LangChain Agent 的工作原理
      • (1) 接收用户输入：
      • (2) 推理和决策：
      • (3) 执行工具调用：
      • (4) 解析工具返回结果：
      • (5) 返回最终答案：
    • 4. LangChain Agent 的关键优势
      • ✅ 增强 LLM 计算能力
      • ✅ 提供实时信息访问
      • ✅ 提高任务可解释性（Explainability）
      • ✅ 提升任务自动化能力
      • ✅ 适用于长对话任务
    • 5. LangChain Agent 在大模型发展中的前景
      • 1️⃣ AI 搜索与信息检索
      • 2️⃣ 智能办公助手
      • 3️⃣ 自动化编程助手
      • 4️⃣ 金融和数据分析
      • 5️⃣ 医学和法律应用
    • 6. 结论

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LangChain Agent：概念、原理及前景

1. 什么是 LangChain Agent？

LangCh

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    function drawReport(paper,attr,data){          var width = attr.width;     var height = attr.height;          var max = 0;   &nbs
  • HTML5 bootstrap2网页兼容（支持IE10以下） xiaoluode html5bootstrap
    <!DOCTYPE html> <html> <head lang="zh-CN"> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
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