零、前言

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一、相关概念

ReAct 框架：

• REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS

• Reason & Action （推理与行动）

• 让模型进行动态推理，并采取行动与外界环境互动。

思维链：

1. 推理

2. 行动

3. 观察

4. 推理

5. 行动

6. 观察

7. ...

8. 推理

9. 结果

agent：（智能体、代理）

语言模型本身无法执行动作——它们只是输出文本。agent 是执行高级任务并使用 LLM 作为推理引擎来决定要采取哪些行动并执行这些行动的系统。

PAL：（Program-Aided Language Models，程序辅助语言模型）

二、准备

如何构建一个 agent：Build an Agent (LangChain)

管理和共享 LangChain 提示词的在线平台：LangChain Hub

安装 LangChain Hub 库（用于加载现成的提示词），执行命令：

pip install -U langchainhub -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

本文基于：langchainhub v0.1.21

安装 langchain-experimental 库（一个具有实验性质的库，专用于研究和实验用途。可以获取现成的 AI 工具、现成的 agent 等。但是由于是实验性代码，不建议用于生产部署），执行命令：

pip install -U langchain_experimental -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

本文基于：langchain-experimental v0.3.4

三、实践