开源模型应用落地-LangChain高阶-智能体探究-agent类型（一）
2024年08月02日
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智能体入门，学习前三种agent类型，学习前三种agent类型，包括ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION/CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION/CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION
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：
- zero_shot_react_description
- chat_zero_shot_react_description
- 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。代理可以访问单一工具，并根据用户输入确定要使用的工具ÿ
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