大模型 (LLM)LangChain面试题系列（十五）LangChain 中 Agents 和Toolkits 是什么?

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面试题：LangChain 中 Agents 和Toolkits 是什么?

参考答案

在 LangChain 框架中，Agents 和 Toolkits 是用于构建自动化应用的核心组件，它们分别代表智能体和工具集合。

1）Agents（智能体）

Agents 是 LangChain 中的核心概念之一，它们是能够根据给定的输入和环境执行一系列动作并产生输出的实体。在 LangChain 中，Agents 通常用于执行外部操作，如搜索信息、访问 API 或与其他服务交互。

行为定义：Agents 定义了一系列的行为（Behaviors），每个行为对应一个可以执行的操作。
策略决策：Agents 可以根据当前状态和任务需求，选择合适的行为来执行。
记忆功能：Agents 具有记忆功能，可以记住对话历史或任务执行过程中的相关信息，以提高决策的准确性。

2）Toolkits（工具集合）

Toolkits 是 LangChain 中的另一个核心概念，它们是一组可重用的工具，可以被集成到 Agents 中，以扩展其功能。Toolkits 通常包括搜索引擎、数据库查询、文件系统操作等外部工具和服务。

工具集成：Toolkits 允许开发者轻松地集成外部工具和服务，以增强 Agents 的能力。
工具调用：Agents 可以调用 Toolkits 中的工具来获取信息或执行操作，然后将结果反馈给 Agents 或用户。
行为扩展：Toolkits 提供了丰富的工具选择，使得 Agents 可以执行更多样化的行为，以适应不同的应用场景。

3）结合使用

在 LangChain 中，开发者通常会定义一个或多个 Agents，并将它们与 Toolkits 一起使用，以构建复杂的自动化应用。例如，一个 Agent 可能会包含以下步骤：

接收用户输入。
根据输入和当前状态，选择合适的行为。
调用 Toolkits 中的工具来获取相关信息。
整合工具返回的结果，生成回复或执行决策。
返回结果给用户。

通过这种方式，开发者可以构建强大的自动化应用，而无需担心底层的工具交互细节。

4）示例

假设我们想构建一个能够回答用户问题的智能助手。我们可以定义一个 Agent，它包含一个工具集合（Toolkits），其中包含搜索引擎和数据库查询工具。

from langchain import OpenAI, Agent, Tool

# 定义 Agent
agent = Agent(tools=[search_tool, database_tool], llm=llm)

# 使用 Agent 回答问题
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent)
input_data = "What is the capital of France?"
result = agent_executor.run(input_data)

print(result)