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本文介绍了从Agent到CrewAI框架的演进过程。首先解释LLM应用与传统应用的区别，指出LLM应用的输入、过程和输出更具不确定性。接着阐述LLM Agent的概念，即具备感知、推理、行动能力的自动化LLM系统，并分析构建优秀Agent的六大特征。文章重点讨论Multi-Agent系统，提出任务设计应遵循8/2法则（80%精力用于任务设计，20%用于代理定义），强调动态任务驱动的重要性。最后介绍CrewAI框架的三个核心类（Agent、Task、Crew）及其协作流程，包括顺序执行和分层执行两种模式，展示

摘要：本文介绍了如何使用LangChain的回调机制分析Agent行为，并提出从效率、准确性、鲁棒性三个维度优化Agent的方法。作者设计了一个"LLM即评委"的评估系统，通过自定义Prompt模板让LLM对Agent的执行轨迹进行自动化评估（包括效率、准确性、忠实度等指标），并生成包含评分和改进建议的完整报告。示例展示了如何利用DeepSeek模型评估Agent在回答"Java与Python构建LLM应用对比"问题时的表现，最终给出8.5/10的评分及详细优化建议，如改进搜索关键词精准度、补充技术细节等。

本文介绍了如何使用LangChain搭建一个具备网络搜索和网页抓取功能的AI Agent。通过定义两个工具函数（搜索工具和网页抓取工具），结合DeepSeek大语言模型，创建一个能够自主执行研究任务的智能体。文章详细讲解了工具的编写规范、Agent的构建过程，以及如何通过ReAct提示词模板使Agent具备"思考-行动"能力，并输出调试信息观察其运行过程。该Agent可以自动完成网络搜索、分析网页内容等任务，展示了LangChain框架简化Agent开发的强大能力。

摘要：本文介绍了LLM应用开发中的Agent技术，对比其与RAG的区别。Agent通过"思考-行动"循环(ReAct)动态决策，具备使用工具、参数输入和后续行动的能力。文章分析了Agent面临的三大挑战：1)复杂度带来的可控性与可靠性问题，需通过提示工程和工具描述优化；2)ReAct循环引发的成本与状态管理问题，建议采用摘要、选择性记忆等方案；3)评估与错误处理的难点。最后展望了超越ReAct的进阶架构，如计划执行Agent和图结构工作流。文章为理解Agent的核心机制和优化方向提供了系