官网：https://langchain-doc.cn/v1/python/langchain/agents.html

（我写的差不多了，可以不看官网，当你焦虑的时候就去学习，虽然很神奇，但是有效）

Langchain是干什么的？

很简单，就是一套预设流程，

里面这些东西是完备的：

构建代理（快速配置model，api key，prompt）；

添加记忆类，响应格式之类的，

还可以添加工具

出来两年和大模型属于同期产品，

LLM | langchain-->衍生出langgraph等。

核心组件（模块，其实大模型就那些，复杂和困难的是算法）：

Models接口：

文本输入；

聊天接口（负责输入和输出）；

embedding层：文本转化为向量。

PromptsTemplates：（翻译是模板的意思）：

可复用，包含示例输入，示例输出，效果，目的，谁去做，

输出；

动态增强，类似网页搜索，深度思考。

另一个问题：是提示词越多越好吗？

不是，越精准越好，精准不是越多--->类似查字典，越详细查起来越容易。

Chains：

链条：从模板到文本输入到chat model，也就是对话：连贯的过程。

按照这个机制就可以：

多链条，或者森林机制：指定多链条的某个结果。

Retrieval(检索):

基本上都是核心机制，实际上并不复杂，

检索涵盖很多：文档检索，文本切块，网页搜索。

Memory：

本地缓存，数据库缓存，存到向量数据库。

Agent：

现在所有人都在做的东西，

我敢说大部分人根本讲不出agent是什么东西：

这个词是和强化学习的马尔可夫策略有关系。前者是就是不断试错的过错，而LLM的是输入-思考-预期行动-观察行动结果-复盘下一轮，这么个东西，但是本质上是一个基于规则和上下文的规划器。

很多人希望把他作为流水线去解决重复性问题，以至于很多人会担心失业问题，ai能支配机器人干我的活，我能干什么。

但是实际上马云老早就说了，机器有芯，人类有心。

机器人永远无法真正替代人类，它没有办法理解情感。而且你可以去学相关东西。

另一部分，未来大概率会实现ai自治，人类不需要工作，虽然不知道要多久，

但是手机确实会消失，所有东西会上云，类似头号玩家那样。

至少在这个周期内，你认为经济周期也好，时代周期也罢，

七巨头和ttmap，只要不犯病或者政府搞它，基本上是无法撼动他的位置，

因为大量早期的项目和产品都被他们投资或者收购，

到了一定体量就会被注意到。大概一千万，或者更多，资本就会强势介入你的。

在国外还好点，不过在这片土地上创新是很困难的。

这期写的差不多了。