智能体（Agents）是LangChain框架中的高级抽象，它们能够使用工具、制定计划并执行动作来完成复杂任务。本文档提供了LangChain智能体系统的概述。

智能体的定义

在LangChain中，智能体是由大型语言模型（LLM）驱动的自主决策系统，具有以下关键特性：

  1. 决策能力：能够确定下一步应该采取什么行动

  2. 工具使用：能够使用各种工具来获取信息或执行操作

  3. 反思能力：能够评估自己的行动并根据结果调整策略

  4. 规划能力：能够分解复杂问题并制定解决方案

智能体的基本工作流程

  1. 观察：智能体接收输入（如用户问题或环境状态）

  2. 思考：LLM确定需要采取的行动或使用的工具

  3. 行动：智能体执行行动或调用工具，并观察结果

  4. 循环：结果作为新的观察输入到下一轮决策中

智能体类型

LangChain提供了多种类型的智能体，适用于不同的场景：

按决策方式分类

  1. ReAct智能体

    • 结合推理和行动的标准智能体

    • 采用思考-行动-观察循环

  2. 规划智能体

    • 先制定完整计划，然后执行各步骤

    • 适合复杂任务分解

  3. OpenAI函数智能体

    • 利用模型原生函数调用能力

    • 结构化工具使用

  4. XML智能体

    • 使用XML格式化思考过程

    • 对输出有更好的结构控制

按功能分类

  1. 对话智能体

    • 专注于维护对话流程

    • 自然语言交互

  2. 检索增强智能体

    • 从向量数据库获取信息

    • 知识密集型任务

  3. 多智能体系统

    • 包含多个协作智能体

    • 角色分工与协作

智能体核心组件

一个完整的智能体系统通常包括以下组件：

  1. 语言模型（LLM）：智能体的"大脑"，负责决策和推理

  2. 工具集（Tools）：智能体可以使用的各种功能

  3. 提示模板（Prompt）：指导LLM如何思考和决策

  4. 记忆系统（Memory）：存储对话历史和状态

  5. 输出解析器（Parser）：解析LLM输出，识别行动

  6. 执行环境（Environment）：执行工具并获取结果

智能体工具

工具是智能体与外部世界交互的接口，常见工具类型包括：

  • 搜索工具：如Google搜索、DuckDuckGo

  • 计算工具：如Python解释器、计算器

  • 检索工具：如向量存储查询、文档搜索

  • API工具：如天气API、股票数据API

  • 文件操作工具：如读写文件、解析文档

  • 人类交互工具：请求人类输入或确认

高级智能体功能

反思与自我批评

智能体可以通过反思机制评估自己的行动，包括：

  • 行动后反思（思考刚执行的行动是否有效）

  • 批判性思考（检查推理是否存在逻辑错误）

  • 自我纠错（调整不正确的知识或判断）

多步规划

智能体可以通过分层规划处理复杂任务：

  • 任务分解（将大任务分解为子任务）

  • 目标设定（明确每个步骤的目标）

  • 进度跟踪（监控计划执行情况）

多智能体协作

多个智能体可以协同工作，形式包括：

  • 主从架构（一个协调者分配任务给专家智能体）

  • 对等协作（智能体平等协商和合作）

  • 辩论优化（多个智能体辩论找出最佳方案）

相关资源

  • 单智能体设计指南：构建高效单一智能体系统

  • 多智能体架构：设计协作智能体系统

  • 智能体编排指南：管理复杂智能体工作流

  • 智能体模式总结：常见智能体设计模式

后续学习

建议先从简单的单智能体系统开始，熟悉基本概念后再探索多智能体和高级功能。通过实践不同的用例，可以更好地理解智能体系统的潜力和局限性。