【大模型应用开发 动手做AI Agent】LangChain和Agent开发_langchain ai agent

【大模型应用开发 动手做AI Agent】LangChain和Agent开发

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：LangChain, AI Agent, 大模型, 编程式AI, 自然语言处理

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Models，LLMs）如BERT、GPT-3等在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果。然而，这些模型在应用开发过程中仍面临一些挑战：

• 编程式AI的缺失：LLMs擅长处理自然语言，但在编程、逻辑推理等任务上表现欠佳。
• 可解释性和可控性差：LLMs的决策过程难以解释，导致结果的可信度和可控性不足。
• 多模态数据的处理：LLMs通常只针对文本数据，难以处理图像、音频等多模态数据。

为了解决这些问题，研究人员提出了LangChain和AI Agent的概念，旨在将LLMs与其他技术相结合，构建更加强大、可解释和可控的AI系统。

1.2 研究现状

近年来，LangChain和AI Agent的研究取得了以下成果：

• LangChain：将LLMs与编程语言相结合，实现编程式AI。
• AI Agent