? 技术实践 - Agent框架深入
LangChain智能体整体架构：
from langchain.agents import AgentExecutor, initialize_agent
from langchain.agents.agent import AgentType
# 完整Agent工作流
agent = initialize_agent(
tools=tools, # 工具集
llm=llm, # 语言模型
agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, # 代理类型
memory=memory, # 记忆系统
verbose=True, # 详细日志
max_iterations=5, # 最大迭代次数
early_stopping_method=\"generate\" # 早停策略
)
# 执行任务 - Agent自动规划工具调用顺序
result = agent.run(\"分析某公司财报并总结投资建议\")
Agent核心组件详解：
• 工具集(Toolkit)：搜索引擎、计算器、数据库查询等
• 推理引擎：ReAct模式（思考→行动→观察循环）
• 执行器(Executor)：控制迭代次数，防止无限循环
------
? 八股文延伸
Agent类型对比：
• Zero-shot：无示例直接推理，适合简单任务
• ReAct：思考+行动模式，复杂任务效果更好
• Self-ask：自问自答式，适合多步信息检索
? 科研状态 - 没思路
⏳ 时间管理反思
✅ 调整策略：
• 建立「算法-技术-科研」三模块每日最低完成标准
• 设置弹性时间应对突发课程任务
? 大家如何平衡多任务学习？Agent开发中最感兴趣哪个部分？
#LangChain#时间管理 #算法#科研日常 #研究生学习法 #AI代理开发 #深度学习 #实习 #学习打卡
LangChain智能体整体架构：
from langchain.agents import AgentExecutor, initialize_agent
from langchain.agents.agent import AgentType
# 完整Agent工作流
agent = initialize_agent(
tools=tools, # 工具集
llm=llm, # 语言模型
agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, # 代理类型
memory=memory, # 记忆系统
verbose=True, # 详细日志
max_iterations=5, # 最大迭代次数
early_stopping_method=\"generate\" # 早停策略
)
# 执行任务 - Agent自动规划工具调用顺序
result = agent.run(\"分析某公司财报并总结投资建议\")
Agent核心组件详解：
• 工具集(Toolkit)：搜索引擎、计算器、数据库查询等
• 推理引擎：ReAct模式（思考→行动→观察循环）
• 执行器(Executor)：控制迭代次数，防止无限循环
------
? 八股文延伸
Agent类型对比：
• Zero-shot：无示例直接推理，适合简单任务
• ReAct：思考+行动模式，复杂任务效果更好
• Self-ask：自问自答式，适合多步信息检索
? 科研状态 - 没思路
⏳ 时间管理反思
✅ 调整策略：
• 建立「算法-技术-科研」三模块每日最低完成标准
• 设置弹性时间应对突发课程任务
? 大家如何平衡多任务学习？Agent开发中最感兴趣哪个部分？
#LangChain#时间管理 #算法#科研日常 #研究生学习法 #AI代理开发 #深度学习 #实习 #学习打卡
