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什么是 LangChain Agent

在 LangChain 中，Agent 是一个代理，接收用户的输入，采取相应的行动然后返回行动的结果。Agent 可以看作是一个自带路由消费 Chains 的代理，基于 MRKL 和 ReAct 的基本原理，Agent 可以使用工具和自然语言处理问题。官方也提供了对应的 Agent，包括 OpenAI Functions Agent、Plan-and-execute Agent、Self Ask With Search 类 AutoGPT 的 Agent 等。Agent 的作用是代表用户或其他系统完成任务，例如数据收集、数据处理、决策支持等。Agent 可以是自主的，具备一定程度的智能和自适应性，以便在不同的情境中执行任务。我们今天主要了解基于 ReAct 原理来实现的 Agent。

ReAct

ReAct 是一个结合了推理和行动的语言模型。虽然 LLM 在语言理解和交互决策制定方面展现出了令人印象深刻的能力，但它们的推理（例如链式思考提示）和行动（例如行动计划生成）的能力主要被视为两个独立的主题。ReAct 的目标是探索如何使用 LLM 以交错的方式生成推理痕迹和特定任务的行动，从而在两者之间实现更大的协同作用。

想象一下，你有一个智能助手机器人，名叫小明。你给小明一个任务：去厨房为你做一杯咖啡。小明不仅要完成这个任务，还要告诉你他是如何一步步完成的。

没有 ReAct 的小明：

1. 小明直接跑到厨房。

2. 你听到了一些声音，但不知道小明在做什么。

3. 过了一会儿，小明回来给你一杯咖啡。

这样的问题是，你不知道小明是怎么做咖啡的，他是否加了糖或奶，或者他是否在过程中遇到了任何问题。

有 ReAct 的小明：

1. 小明告诉你：“我现在去厨房。”

2. 小明再说：“我找到了咖啡粉和咖啡机。”

3. “我现在开始煮咖啡。”

4. “咖啡煮好了，我要加点糖和奶。”

5. “好了，咖啡做好了，我现在给你拿过去。”

这次，你完全知道小明是怎么做咖啡的，知道他的每一个步骤和决策。

ReAct 就是这样的原理。它不仅执行任务（行动），还会告诉你它是如何思考和决策的（推理）。这样，你不仅知道任务完成了，还知道为什么这样做，如果有问题，也更容易找出原因。

更多关于 ReAct 的内容可以查看这篇文章[1]。</