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LangChain是一个开源框架，通过**模型I/O、链（Chains）、代理（Agents）、内存（Memory）**四大核心组件，将大语言模型（LLM）与外部数据、工具无缝连接。其优势在于模块化设计，开发者可自由组合预置工具库（如500+工具）或自定义流程，快速搭建问答系统、聊天机器人等应用。两者的协同将是大模型应用落地的关键——正如Zapier连接工作流，未来的AI原生生态需兼顾灵活性与标准

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在 MultiChallenge 测试中，该测试评估模型是否能够遵循多轮指令，并记住在谈话中引入的约束，GPT-4.1 的得分为 38.3%，较 GPT-4o 的 27.8% 有所提升。而在 IFEval 测试中，该测试评估是否遵循明确规定的输出要求，GPT-4.1 的得分达到 87.4%，较 GPT-4o 的 81% 也有了稳步提升。在 Aider 的多语言 diff 基准测试中，GPT-4.1

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