4.5 LangChain Agent实战：让RAG具备自主决策能力，复杂问题智能拆解，多步骤推理实现

最新推荐文章于 2025-12-19 10:41:59 发布
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分类专栏： LangChain+RAG全链路实战课 文章标签： langchain 人工智能 大模型 rag ai
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#AI赋能编程语言挑战赛#

4.5 LangChain Agent实战：让RAG具备自主决策能力，复杂问题智能拆解

引言：Agent让RAG更智能

传统的RAG系统只能被动地回答用户问题，无法主动决策、使用工具、拆解复杂任务。LangChain Agent通过引入工具调用和决策能力，让RAG系统能够像智能助手一样，自主选择工具、拆解任务、逐步解决问题。

今天，我们将深入学习LangChain Agent的使用，包括Agent类型、工具定义、决策流程等。通过完整的实战案例，让你掌握如何构建具备自主决策能力的智能RAG系统。

一、Agent基础概念

1.1 Agent vs Chain

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