LangChain
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LangGraph 架构详解
核心架构组件 LangGraph 的架构建立在一个灵活的基于图的系统上,使开发者能够定义和执行复杂的工作流。以下是主要架构组件: 1. 状态管理系统 LangGraph 的核心是其强大的状态管理系统,它允许应用程序在整个执行过程中维护一致的状态: 状态容器:封装应用程序状态,包括对话历史、中间结果和
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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