1 Agent代理

Agent代理的核心思想是使用语言模型来选择要采取的一系列动作。
(1)在链中，动作序列是硬编码的。
(2)在代理中，语言模型用作推理引擎来确定要采取哪些动作以及按什么顺序进行。

因此在LangChain中，Agent代理就是使用语言模型作为推理引擎，让模型自主判断、调用工具和决定下一步行动。

Agent代理像是一个多功能接口，能够使用多种工具，并根据用户输入决定调用哪些工具，同时能够将一个工具的输出数据作为另一个工具的输入数据。

1.1 代理的分类

根据几个维度对所有可用的代理进行分类:
(1)模型类型：代理适用于哪类模型。
Chat(接收消息，输出消息)。
LLM(接收字符串，输出字符串)。

(2)聊天历史: 代理是否支持聊天历史。
如果支持，这意味着它可以用作聊天机器人。
如果不支持，那么它更适合单一任务。

(3)多输入工具: 代理是否支持具有多个输入的工具。</