探索LangChain的设计理念，学习如何使用不同agent来增强模型的灵活性与性能。

探索LangChain的设计理念，学习如何使用不同agent来增强模型的灵活性与性能。

当前大语言模型（LLM）的快速发展使得Transformer架构成为行业主流，但学界与产业界多聚焦于其性能优势，却忽视了其成为LLM基础架构的本质成因。本文基于第一性原理，剥离大模型的复杂表象，从LLM的核心任务出发，追溯序列建模的本质需求，对比循环神经网络（RNN）与Transformer架构在建模词间关联关系上的核心差异，剖析Transformer架构的设计逻辑与底层优势，并结合算力、数据等时