LangChain
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LangGraph 概述
LangGraph 介绍 LangGraph 是 LangChain 框架的扩展，专为创建基于大型语言模型（LLMs）的有状态、多角色应用而设计。它提供了一个灵活的架构，用于构建复杂的多步骤 LLM 应用，其中状态管理和流程控制至关重要。 为什么需要 LangGraph？ 传统的 LLM 链通常限于
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LangChain 单智能体与多智能体编排模式总结
1. 智能体架构概述 LangChain的智能体系统是一个强大的框架，允许语言模型（LLMs）通过工具与外部环境交互，从而完成复杂任务。 1.1 智能体系统的核心组件 智能体 (Agent): 负责决策和推理的语言模型 工具 (Tools): 智能体可以使用的函数或
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LangChain 智能体编排指南
1. 单一智能体架构 单一智能体架构通过将语言模型与工具和执行逻辑结合，使模型能够通过工具与外部环境交互，以解决复杂任务。 1.1 智能体执行器 (Agent Executor) 智能体执行器是实现智能体架构的核心组件，负责： 管理智能体与工具之间的交互 解析智能体输出</
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（多）CrewAI 多智能体框架
概述 CrewAI 是一个先进的多智能体编排框架，专为构建基于任务的多智能体系统而设计。与其他框架不同，CrewAI 采用"船员"(Crew)的概念，将一组智能体组织成一个高效协作的团队，每个成员都有特定的角色和职责，共同完成复杂任务。 CrewAI 的设计灵感来源于人类团队的协作方式，强调角色专业
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（多）AutoGen 多智能体框架
概述 AutoGen 是一个由微软研究院开发的多智能体框架，它允许开发者使用不同的 LLM（大型语言模型）构建多智能体系统，这些智能体可以相互对话、协作完成任务。与传统的单智能体系统相比，AutoGen 的多智能体系统能够处理更复杂的任务，提供更多样的观点，并能够自动化任务执行流程。 AutoGen
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（多）智能体团队 (Agent Team)
概述 智能体团队是一种多智能体协作模式，它将多个智能体组织成一个团队，共同解决复杂任务。与智能体监督模式不同，智能体团队中的成员通常具有平等的地位，通过相互交流和协作来达成目标。这种模式特别适合需要多种观点或多领域专业知识综合考量的问题。 在智能体团队中，每个成员都有特定的角色和专长，但没有明确的层
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（多）智能体监督 (Agent Supervision)
概述 智能体监督是LangChain中的一种多智能体协作模式，它引入了一个"监督者"角色来协调和指导其他智能体的工作。在这种模式下，监督智能体负责将复杂任务分解为子任务，分配给适当的专业智能体处理，监控执行过程，处理失败的情况，以及整合各个智能体的输出结果。这种方法特别适合需要多种专业知识协同工作的
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（单）结构化聊天智能体 (Structured Chat Agent)
概述 结构化聊天智能体(Structured Chat Agent)是一种专为处理需要严格输入输出格式的交互设计的智能体类型。它结合了ReAct智能体的推理能力和OpenAI函数智能体的结构化特性，使模型能够根据明确定义的模式生成回答，并有效地使用工具。这种智能体特别适合需要处理复杂指令、多步骤任务
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（单）ReAct 智能体 (ReAct Agent)
概述 ReAct（Reasoning + Acting）智能体是一种结合推理和行动能力的智能体模型，由Google Research于2022年提出。ReAct智能体的核心思想是让语言模型通过交替执行思考（Reasoning）和行动（Acting）步骤来解决复杂问题。这种方法的优势在于让模型能够显式
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（单）计划执行智能体 (Plan and Execute Agent)
概述 计划执行智能体(Plan and Execute Agent)是一种采用"先规划，后执行"策略的智能体模型。它将复杂任务分解为两个主要阶段：首先使用语言模型制定详细计划，然后逐步执行这些计划步骤。这种方法特别适合处理需要多步骤推理和工具使用的复杂问题，使整个过程更加结构化和可控。 计划执行智能