开源模型应用落地-LangChain高阶-智能体探究-agent类型(一)

一、前言

    大模型具有非常强大的功能,可以解答疑问、撰写报告和文档、总结内容、进行翻译等各种日常工作任务。然而,大模型还可以应用于更多的场景,发挥出更强大的作用。

    通过智能体,我们可以实现许多有价值的事情,比如:在日常生活中,我们能借助智能体实现智能家居的自动化控制,让家电根据我们的习惯自动运行,提升生活的便利性和舒适度。在交通出行方面,利用智能体优化路线规划,避开拥堵路段,节省出行时间。

    总之,智能体为我们的生活、工作、学习和娱乐等各个方面带来了更多的可能性和便利。

    本篇先介绍前三种agent类型: 

  1.     ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
  2.     CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
  3.     CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION

二、术语

2.1.智能体

    是一种能够感知环境、进行自主理解、决策和执行动作的智能实体。简单理解,是一种基于大语言模型,能够通过独立思考、调用工具来逐步完成给定目标的计算机程序。

2.2. agent

    “智能体”是对具有智能特性的实体的一种中文表述,而“agent”则是对应的英文词汇。它们所表达的核心概念是相似的,都强调了能够自主或半自主地与环境交互、做出决策和采取行动的能力。

    后续系列文章中的agent是指 LangChain 中的代理模块,它可以使用语言模型(LLM)动态地调用行为链(Chains),根据用户的输入调用不同的行为。

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