LangChain 中的Agents（代理）是什么？

在 LangChain 的世界里，Agent 是一个智能代理，它的任务是听取你的需求（用户输入）和分析当前的情境（应用场景），然后从它的工具箱（一系列可用工具）中选择最合适的工具来执行操作。这些工具箱里装的是 LangChain 提供的各种积木，比如 Models、Prompts、Indexes 等。
如下图所示，Agent 接受一个任务，使用 LLM（大型语言模型）作为它的“大脑”或“思考工具”，通过这个大脑来决定为了达成目标需要执行什么操作。它就像是一个有战略眼光的指挥官，不仅知道战场上的每个小队能做什么，还能指挥它们完成更复杂的任务。

LangChain 中 Agent 组件的架构图如下，本质上也是基于 Chain 实现，但是它是一种特殊的 Chain，这个 Chain 是对 Action 循环调用的过程，它使用的 PromptTemplate 主要是符合 Agent Type 要求的各种思考决策模版。Agent 的核心思想在于使用 LLM 进行决策，选择一系列要执行的动作，并以此驱动应用程序的核心逻辑。通过 Toolkits 中的一组特定工具，用户可以设计特定用例的应用。