Langchain Agent - Agent类型

2024年7月26日修改

作者：lucas大叔

Agent类型

从几个维度将所有可用的agent进行了分类。

预期模型类型（ Intended Model Type）

无论agent是为Chat模型（接收消息，输出消息）还是LLM（接收字符串，输出字符串）而设计的，主要影响的是提示策略的使用。你可以使用一个不同类型的模型来运行agent，但它可能不会产生相同质量的结果。

支持聊天历史（ Supports Chat History）

Agent是否支持聊天历史。如果支持，那意味着它可以用作聊天机器人。如果不支持，那么它更适合单一任务。支持聊天历史通常需要更好的模型，因此早期针对较差模型的agent类型可能不支持此功能。

支持多输入工具（ Supports Multi-Input Tools）

Agent是否支持多输入工具。如果工具只需要单个输入，通常对于LLM来说更容易知道如何调用它。因此，一些早期针对较差模型的agent类型可能不支持此功能。

支持并行函数调用（ Supports Parallel Function Calling）

让LLM同时调用多个工具可以极大地加快agent的速度，无论是否有任务需要这样做。然而，对于LLM来说，这样做非常具有挑战性，因此某些agent类型不支持此功能。

必要的模型参数（ Required Model Params）

Agent是否需要模型支持任何额外的参数。一些agent类型利用诸如OpenAI函数调用之类的功能，这样做需要其他的模型参数。如果不需要任何参数，那就意味着所有的操作都通过prompt完成。

以下是何时适宜用何种类型agent的总结：

Agent Type	Intended Model Type	Supports Chat History	Supports Multi-Input Tools	Supports Parallel Function Calling	Required Model Params	When to Use
Tool Calling	Chat	✅	✅	✅	tools	如果你正使用 tool-calling模型
OpenAI Tools	Chat	✅	✅	✅	tools	如果你正在使用最近的OpenAI模型（从1106版本开始）。建议使用通用工具调用代理。

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