【大模型应用开发 动手做AI Agent】LangChain和Agent开发
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
关键词：LangChain, AI Agent, 大模型, 编程式AI, 自然语言处理
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Models，LLMs）如BERT、GPT-3等在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果。然而，这些模型在应用开发过程中仍面临一些挑战：
- 编程式AI的缺失：LLMs擅长处理自然语言，但在编程、逻辑推理等任务上表现欠佳。
- 可解释性和可控性差：LLMs的决策过程难以解释，导致结果的可信度和可控性不足。
- 多模态数据的处理：LLMs通常只针对文本数据，难以处理图像、音频等多模态数据。
为了解决这些问题，研究人员提出了LangChain和AI Agent的概念，旨在将LLMs与其他技术相结合，构建更加强大、可解释和可控的AI系统。
1.2 研究现状
近年来，LangChain和AI Agent的研究取得了以下成果：
- LangChain：将LLMs与编程语言相结合，实现编程式AI。
- AI Agent
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140480435
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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