AI大模型探索之路-应用篇6：Langchain框架Agent模块—智能化任务执行的核心
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