在 LangChain 中掌握了核心执行模型和定制化能力后,我们现在将注意力转向构建更自主的系统:智能体。与预定义的链不同,智能体使用大语言模型(LLM)作为推理引擎来决定行动序列,并经常通过工具与外部环境进行互动。本章将介绍构建和管理这些高级智能体的基础。您将学会:比较并实现 ReAct、Self-Ask 和 Plan-and-Execute 等不同的智能体架构。开发自定义工具,使智能体具备特定功能,例如与 API 或数据库交互。实施处理智能体尝试使用工具时可能出现错误的策略。设计包含多个协作智能体的系统。应用较新 LLM 中可用的结构化工具调用(函数调用)功能,以实现更稳定的智能体-工具交互。追踪并分析智能体的决策过程,以了解其行为并排查问题。在本章结束时,您将能够设计出可以解决需要动态规划并与外部环境交互的复杂多步骤问题的智能体。