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代理（Agents）

LangChain

代理（Agents）可以用于各种任务。 代理（Agents）将语言模型的决策能力与工具相结合，以创建一个可以代表您执行和实现解决方案的系统 在继续阅读之前，强烈建议您阅读 agent 模块中的文档，以更好地理解与代理（agents）相关的概念。 具体而言，在继续阅读之前，您应该熟悉 agent、tool 和 agent executor 的抽象概念。

创建自己的代理（Agent）​

Create Your Own Agent​

阅读完文档后，您应该准备创建自己的代理（Agent）。 那具体是什么意思？ 以下是我们建议开始创建自己的代理（Agent）的方式：

第 1 步：创建工具（Tools）​

代理（Agents）的定义很大程度上取决于它们可以使用的工具（Tools）。 如果您有特定的任务要求代理（Agent）完成，您必须使其能够访问合适的工具（Tools）。 我们在 LangChain 中本地提供了许多工具（Tools），因此您应首先查看是否有任何工具（Tools）满足您的需求。 但我们也提供了定义自定义工具（Tools）的简化方式，所以如果您需要自定义工具（Tools），绝对可以这样做。

（可选）第 2 步：修改代理（Agent）​

内置的 LangChain 代理（Agent）类型被设计用于在一般情况下发挥良好的作用， 但是通过修改代理（Agent）实现，您可能能够提高性能。 有几种方法可以做到这一点：

  1. 修改基本提示（base prompt）。这可用于为代理（Agent）提供更多关于其行为方式等方面的上下文。
  2. 修改输出解析器（output parser）。如果代理（Agent）在解析语言模型输出时遇到问题，这是必要的。

（可选）第 3 步：修改代理执行器（Agent Executor）​

通常情况下，这一步骤是不必要的，因为这是相当通用的逻辑。 您希望修改此部分的原因可能包括添加不同的停止条件或处理错误。

示例​

代理（Agent）的具体示例包括：