LangChain的Agent通过动态工具调度与推理-行动循环，实现了超越传统链式或工作流调用的任务自动化能力，为构建复杂应用提供了强大而灵活的基础。开发者需关注工具设计的清晰性、安全边界控制，并善用它处理复杂业务逻辑，成功构建企业级AI应用。
ReAct(Reasoning + Action)旨在解决复杂任务的分步决策问题。能够根据输入的问题进行逻辑推理，决定需要采取的行动，然后调用相应的工具来执行这些行动，并依据行动的结果进一步推理和调整后续行动，通过不断循环迭代来逐步解决复杂的任务，是您进行智能体开发的必要选择。
LangChain提供了丰富的链类型，从简单的 LLM 调用到复杂的代理系统，覆盖了各种应用场景。在实际开发中，应根据任务需求选择合适的链类型，遵循 "从简单到复杂" 的原则，合理组合现有组件，并在必要时自定义链以满足特定需求。通过遵循最佳实践，可以构建出高效、可维护、更强大且安全的 LLM 应用。
LangChain 中提示词的核心价值在于将复杂任务分解转化为模型可执行的精确指令，通过明确性、结构化、示例引导、上下文关系，思维引导等原则，可以显著提升模型输出的质量和可控性。建议从简单的提示开始，针对不同场景优化提示词，逐步迭代优化和完善提示设计，最终形成适合特定应用场景的提示模板。
LangChain并不开发自己的语言模型，而是提供标准化接口来调用多种类型的模型，并能将不同模型集成到应用中。一、模型介绍1.对话聊天模型(Chat Models) 对话聊天模型（Chat Models）是一种基于人工智能技术的语言模型，旨在理解自然语言输入并生成相应的自然语言回复，以实现与人进行对话交互的功能。它能够理解输入文本的语
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