LangChain拾遗和LangChain版AutoGPT实现

最新推荐文章于 2025-05-31 08:57:32 发布
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分类专栏： 大模型 文章标签： 语言模型 langchain
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baikkp/article/details/132545540
本文介绍了LangChain的核心模块，包括Chat Model和Prompt Template，以及LangChain构建的智能代理生态，强调了智能代理在自我纠正、多跳任务处理和长期任务中的优势。特别提到了AutoGPT，一个基于GPT-4的自主实验，具备互联网搜索、记忆管理和文本生成等功能。此外，文章还解析了LangChain版AutoGPT的代码结构，并提及了Gradio和FAISS的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

LangChain

LangChain核心模块

  • Chat Model：使LLM获得聊天对话能力，更重要的是使LLM获得多角色能力（System，Human，AI，Function角色）

  • Chat Prompt Template：提供了便捷维护不同角色的提示词模版与消息记录的接口

LangChain中通过SelfHostedModel的抽象来支持ChatGLM。

LangChain Agent生态

  • 基于LLM的智能代理是通往AGI的有效探索

  • 最主要的3个组件

    • Planning规划

      • Prompt提示

      • Agent代理：决定下一步作什么

    • Memroy记忆

      • short-term内存

      • long-term：向量数据库

    • Tool工具：各种外部工具

  • 相比LLM+API应用，智能代理的优势

    • 自我纠正：约束和管理随机性，提高正确性

    • 处理多跳任务

    • 解决长期任务：持久化

智能代理分类

  • 行动代理：旨在决定行动序列（例如OpenAI Function Call，R

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【AutoGPT】LangChain 快速入门指南（中文版）
AI天才研究院
05-25 2万+
虽然聊天模型在底层使用语言模型，但它们公开的接口有点不同：它们公开的不是“文本输入、文本输出”API，而是“聊天消息”作为输入和输出的接口。这与 Memory for LLM 之间的主要区别在于，我们可以将它们保留为自己唯一的内存对象，而不是试图将所有以前的消息压缩成一个字符串。扩展前面的示例，我们可以构造一个 LLMChain，它接受用户输入，使用 PromptTemplate 对其进行格式化，然后将格式化的响应传递给 LLM。这是一种较简单的链类型，但了解它的工作原理将为您处理更复杂的链做好准备。
【AutoGPT】LangChain 快速入门指南 ( English )
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LangChain 版 Auto-GPT 学习笔记
weixin_58038421的博客
08-29 775
Auto-GPT 开源项目由LangChain团队发起和维护，目前已经在 GitHub 上公开了代码和文档。Auto-GPT 开源项目包括以下几个主要模块：：负责与 LLM 交互，发送 Prompt，接收 Output，解析结果，存储记忆，更新策略等。：负责存储和检索 LLM 生成的向量化数据，支持高效的相似度搜索和聚类分析等。：负责提供一些实验性的功能，如自动构建 Prompt，自动评估 Output，自动优化参数等。
langchain 实现Auto-GPT
m0_61253599的博客
07-23 175
Langchain和autoGPT异同，对比分析
最新发布
从技术实践立足，从项目管理方法论延伸思考
05-31 1075
LangChain与AutoGPT对比分析：LangChain是模块化开发者框架，适用于构建定制化AI应用（如企业知识库），需编程能力但扩展性强；AutoGPT为无代码自动化工具，通过自然语言指令快速完成任务（如生成报告），但可解释性差。LangChain适合复杂系统开发，AutoGPT侧重快速自动化，两者存在互补性，未来可能走向融合。根据需求选择：长期维护选LangChain，快速原型用AutoGPT。
AI大模型应用开发实战营：LangChain 版 Auto-GPT
NewNiao125的博客
08-28 8145
AutoGPT开源地址：Auto-GPT是一个实验性的开源应用程序，展示了GPT-4语言模型的能力。这个程序由GPT-4驱动，通过链式（Chains）连接LLM “思维（thoughts）”来自主地实现您设定的任何目标。它是一种基于 Agent的AGI尝试，作为GPT-4完全自主运行的首批示例之一，Auto-GPT推动了人工智能所能达到的边界。特点：用于搜索和信息收集的互联网接入长期和短期记忆管理用于文本生成的gpt-4实例访问热门网站和平台。
构建LangChain应用程序的示例代码：1、AutoGPT
Hugo的博客
05-31 790
除了保存代理即时步骤的内存外，我们还有一个聊天历史内存。默认情况下，代理将使用’ChatMessageHistory’，并且可以更改。当你想使用不同类型的内存时，例如’FileChatHistoryMemory’，这非常有用。，但是使用了LangChain的基础组件（大型语言模型(LLMs)、提示模板(PromptTemplates)、向量存储(VectorStores)、嵌入(Embeddings)、工具(Tools)）。我们将设置一个带有搜索工具、写文件工具和读文件工具的AutoGPT。
14.5 基于LangChain重构Auto-GPT：新一代自主智能体架构设计实践
yonggeit的博客
02-21 369
LangChain架构设计、自主智能体开发、模块化任务分解、记忆增强推理、工具动态编排。
基于LangChain从零实现Auto-GPT完全指南
陶人超有料的博客
05-14 6189
本文从分析Auto-GPT的强大功能点入手，结合LangChain框架所提供的Prompt模板、向量记忆、API功能代理等服务，以及充分使用LLM（ChatGPT/Bard）大语言模型能力，通过丰富的示例展示了如何从零到一构建AutoGPT加强版！
初识LangChain和AutoGPT
林子茗的博客
08-28 4152
AutoGPT是一个开源应用程序，它结合了GPT-4和GPT-3.5技术，可以自主实现用户设定的目标。AutoGPT具有以下功能：读写文件、浏览网页、审查提示结果、互联网访问、长期和短期内存管理，以及使用GPT-3.5进行文件存储和生成摘要等。它是一个为聊天机器人、生成式问答（GQA）、摘要等提供支持的库。
【AutoGPT】如何实现基于 Langchain 框架实现一个简单的应用?
AI天才研究院
05-24 1万+
基于用户输入动态地调用 chains，LangChain 可以将问题拆分为几个步骤，然后每个步骤可以根据提供个Agents做相关的事情。
【AI大模型应用开发】【AutoGPT系列】2. 手撕AutoGPT - 手把手教你用LangChain从0开始写一个简易版AutoGPT（0）
同学小张的博客
02-22 2775
本文将使用LangChain，从0开始写一个简易版的AutoGPT，这既是对AutoGPT原理的深入学习，同时也是对前段时间学习LangChain的一个练习，这其中几乎涉及了LangChain的所有核心模块：Prompt模板、大模型封装、输出校验、记忆模块、Agents模块等。
AutoGPT 进化实战：用 LangChain 从零打造你的自主 AI 代理
海棠AI实验室
03-05 1023
AutoGPT根据目标生成自己的行动计划。它不仅仅是被动地响应用户的单次指令，更能像一个项目经理一样，自主规划完成目标的步骤。自主完成任务并学习调整。在执行过程中，AutoGPT 会监控进度，遇到问题会尝试调整策略，而不是简单地报错退出。与外部资源交互（如搜索、调用 API、存储文件等）。这让它能够突破 LLM 本身的知识局限，连接真实世界的信息和工具。它的关键能力在于将大语言模型（LLM，如 OpenAI 的 GPT-4）与工具、记忆以及自反思机制结合，从而变成一个“连续自主代理。
用通俗易懂的方式讲解：涨知识了，这篇大模型 LangChain 框架与使用示例太棒了
机器学习社区
01-13 2218
LangChain 中的 Data Connection 将 LLM 与万物互联，给 LangChain 构建的应用带来了无限可能，而 Agent 又为应用开发中非常常见的”事件驱动“这一开发框架提供了偷懒的途径，将分支决策的工作交给 LLM，这又进一步简化了应用开发的工作；结合基于高度抽象的 Model I/O 及 Memory 等组件，LangChain 让开发者能够更快，更好更灵活地实现 LLM 助手、对话机器人等应用，极大地降低了 LLM 的使用门槛。第三方 LLM。
LangChain｜｜什么是LangChain? LangChain有什么用?
yulingzheng的博客
07-26 2543
LangChain不是AutoGPT，而是一款可以用于开发 类似AutoGPT的AI应用的开发工具。项目地址: https://github.com/hwchase17/langchain项目官网: https://python.langchain.com/en/latest/index.htmlModels:大语言模型Memory:交互存储器Chains:大模型操作链Prompts:提示管理Index:文件索引Agents:代理执行器Models。
【解决复杂链式任务，打造全能助手】LangChain 大模型 打造 钢铁侠的全能助理 Jarvis
Debroon
12-31 1640
2022年8月，谷歌大脑研究者发布一篇论文，专门讲了大型语言模型的一些涌现能力，包括少样本学习、突然学会做加减法、突然之间能做大规模、多任务的语言理解、学会分类等等……比如你让模型描写一下“夏天”，它会说：“夏天是个阳光明媚的季节，人们可以去海滩游泳，可以在户外野餐。既然如此，只要我们设置好让模型每次都先思考一番再回答问题，ta就能自动使用思维链，ta就有了思考能力。最初的语言模型都是基于经验的，只能根据词汇之间的相关性输出答案，根本没有思考能力。但是从使用思维链后，大模型已经是有思考能力的。
LLM之LangChain（四）| 介绍LangChain 0.1在可观察性、可组合性、流媒体、工具、RAG和代理方面的改进
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LangChain提供了许多输出解析器，用于将LLM输出转换为更合适的格式，其中许多解析器支持JSON、XML和CSV等结构化格式的流式部分结果。最近几个月，该团队在LangChain表达式语言（LCEL）方面投入了大量资金，以实现更好的编排，因为我们都需要一种简单而声明的方式来组合链。对于大规模文本任务，LangChain提供了索引API，允许用户在忽略未更改的部分的同时重新插入内容，从而为大容量工作负载节省了时间和成本。或者先对其进行硬编码以调用特定的工具，使用户能够构建更复杂、更高效的语言模型。
[干货]LangChain入门-LangChain框架的构成与特点
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LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。
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