Langchain自定义工具与agent
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Langchain作为LLM的便捷工具，其核心在于prompt、model和output parser的组合使用。这个工具自2022年成立以来，随着LLM的频繁更新，不断迭代以适应新环境。虽然官网文档可能不够同步，但它是官方权威来源。本文将围绕Langchain 0.0.308版本，梳理核心思路并讲解如何使用agent和自定义工具。
核心概念与应用
Langchain的核心结构包括prompt（指令模板）、model（LLM封装）和output parser（输出解析）。prompt是用户与LLM交互的基础，model负责处理用户输入并生成响应，output parser则负责整理LLM的回答。例如，通过动态prompt模板，我们可以轻松定制不同情境下的指令。
Agent与流水线
Langchain的agent特性允许模型根据任务选择合适的工具，如解决数学问题时调用计算器，查询时效信息时使用搜索引擎。agent实质上是一个预定义的prompt和model组合，就像一个流水线，只需输入相关信息，LLM就能按预定流程执行。
实例演示
Langchain的agent在实际应用中非常直观，如通过简单的代码示例，llm和chatllm版本的agent使用方法清晰易懂，只需调整模板和调用相应函数即可。记忆功能的增加，如chat_history，根据不同模型（CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION）有特定的实现方式。
