手把手教你用LangChain实现大模型Agent

关于智能体（Agent）

大型语言模型（LLM）通过RAG架构增强存储能力，而LLM智能体集成了推理、工具使用、答案提供和操作执行。LLM智能体扩展了LLM的功能，能够执行复杂任务，如搜索信息和使用工具。

步骤1：规划

LLM的性能通过多种技术和方法提升，包括思维链、具有自洽性的思维链和思维树。这些技术帮助模型生成更高质量和准确性的输出。Langsmith平台被用于实现这些技术，例如通过保存和加载子提示来构建思维树。

步骤2：内存

大脑中的记忆类型可映射到LLM架构的组成部分。感官记忆相当于短暂的提示输入，短期记忆保持对话上下文和一致性，长期记忆存储知识和程序指示，支持RAG框架，使Agents能够访问和整合知识。

步骤3：工具

Agents可以通过推理链增强，使用特定ML模型或基于规则/API的方法。例如，ChatGPT插件和OpenAI API函数调用展示了工具的应用。Langchain内置了多种工具，如互联网搜索，也可以自定义工具，如计算字符串长度。

步骤4：整合在一起

将工具、记忆和规划策略组合，形成一个完整的Agents架构。这使得Agents获得了执行任务所需的所有资源，比如拉取网站描述和计算长度。

精彩回顾

文章回顾了之前的主题，包括RAG解析、Jupyter在PyCharm中的使用、SQL数据安全、Python编程技巧、何恺明的MIT课程、SQLite3数据库使用，以及Python、Julia、Rust的比较。

华为的成功，你也可以复制

了解更多

想要了解更多内容？

查看原文：手把手教你用LangChain实现大模型Agent

文章来源：

AI科技论谈

扫码关注公众号