本文介绍了在LangChain框架中使用Agent的四个核心组件：大模型（如DeepSeek的deepseek-chat）、提示模板（定义ReAct推理框架）、外部工具（如搜索和数学工具）和Agent执行器（管理流程）。重点解析了AgentExecutor的运行机制，它通过循环执行思考-行动-观察流程来解决问题，并处理异常情况。文章还详细说明了提示模板的结构和AgentExecutor的内部工作流

本文介绍了在LangChain框架中使用Agent的四个核心组件：大模型（如DeepSeek的deepseek-chat）、提示模板（定义ReAct推理框架）、外部工具（如搜索和数学工具）和Agent执行器（管理流程）。重点解析了AgentExecutor的运行机制，它通过循环执行思考-行动-观察流程来解决问题，并处理异常情况。文章还详细说明了提示模板的结构和AgentExecutor的内部工作流

OpenAI发布的AI Agents工具包，可助力开发者构建自动化任务执行AI代理。该工具包包含Responses API、三大内置工具（网络搜索、文件搜索、计算机操作）及首个开源Agents SDK，支持多模型协作和复杂任务自动化。开发者可快速配置环境，通过简单API调用实现AI代理功能，包括自动操作界面、信息检索等。工具包强调轻量设计、安全防护和易用性，内置代理循环和调试工具，显著降低开发门槛

OpenAI发布的AI Agents工具包，可助力开发者构建自动化任务执行AI代理。该工具包包含Responses API、三大内置工具（网络搜索、文件搜索、计算机操作）及首个开源Agents SDK，支持多模型协作和复杂任务自动化。开发者可快速配置环境，通过简单API调用实现AI代理功能，包括自动操作界面、信息检索等。工具包强调轻量设计、安全防护和易用性，内置代理循环和调试工具，显著降低开发门槛

Agent根据用户的查询去搜索相关的信息，可能是通过互联网或者特定的数据库来寻找相关文档或数据。：最后，LangChain Agent将大模型生成的答案提供给用户。这个答案是基于用户的原始查询和从相关数据源检索到的信息生成的。：从搜索结果中检索具体的信息，这些信息将用于生成响应用户查询的上下文。：Agent将检索到的信息和用户的原始查询一起提供给大模型。：用户向系统提出一个查询，例如一个问题或者一

Agent根据用户的查询去搜索相关的信息，可能是通过互联网或者特定的数据库来寻找相关文档或数据。：最后，LangChain Agent将大模型生成的答案提供给用户。这个答案是基于用户的原始查询和从相关数据源检索到的信息生成的。：从搜索结果中检索具体的信息，这些信息将用于生成响应用户查询的上下文。：Agent将检索到的信息和用户的原始查询一起提供给大模型。：用户向系统提出一个查询，例如一个问题或者一

RAG（检索增强生成）是一种结合检索和生成技术的方法，通过从文档库中检索相关信息来提升大模型回答的准确性。它解决了大模型的知识局限性、幻觉问题和数据安全等挑战。RAG分为原始、高级和模块化三个阶段，LlamaIndex作为开源框架，支持数据整合、索引构建和增强LLM推理能力，帮助开发者构建知识助手和AI代理。相比重新训练或微调模型，RAG成本更低、信息实时更新且结果更可信。LlamaCloud则提

RAG（检索增强生成）是一种结合检索和生成技术的方法，通过从文档库中检索相关信息来提升大模型回答的准确性。它解决了大模型的知识局限性、幻觉问题和数据安全等挑战。RAG分为原始、高级和模块化三个阶段，LlamaIndex作为开源框架，支持数据整合、索引构建和增强LLM推理能力，帮助开发者构建知识助手和AI代理。相比重新训练或微调模型，RAG成本更低、信息实时更新且结果更可信。LlamaCloud则提

RAG（检索增强生成）是一种结合检索和生成技术的方法，通过从文档库中检索相关信息来提升大模型回答的准确性。它解决了大模型的知识局限性、幻觉问题和数据安全等挑战。RAG分为原始、高级和模块化三个阶段，LlamaIndex作为开源框架，支持数据整合、索引构建和增强LLM推理能力，帮助开发者构建知识助手和AI代理。相比重新训练或微调模型，RAG成本更低、信息实时更新且结果更可信。LlamaCloud则提

LangChain是一个开源框架，用于构建基于大语言模型（LLM）的应用程序。它提供六大核心模块（Model I/O、Retrieval、Memory、Chains、Agents、Callbacks）和开源组件（langchain-core、langchain-community等），支持开发上下文感知的AI应用。其生态系统包括商业产品LangSmith（调试监控）和LangGraph（复杂工作流