了解代理框架的复杂性

了解代理框架的复杂性

peter zhang 4月20日，2025年4月20日，2025 08:46

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在AI领域中，代理框架已成为开发利用大型语言模型（LLMS）的可靠系统的关键组件。 Langchain博客深入研究了这些框架的复杂性，突出了确保LLM在操作的每个步骤中都会收到适当上下文的挑战。

定义代理框架

术语“代理商”在整个行业缺乏一致的定义。 Openai将代理描述为自主完成任务的系统，而人类可以提供更详细的解释，从而区分“代理”和“工作流程”。根据人类的说法，工作流程是具有预定义的代码路径的系统，而代理商则动态地指导其过程和工具使用。

在建筑物构建代理方面的挑战

构建不仅是原型的构建剂，而是业务关键性应用程序是一项艰巨的任务。主要挑战在于通过向LLM提供正确的上下文来确保这些系统的可靠性。许多开发人员将性能质量作为在生产中部署代理的重大障碍，通常是由于不完整或不正确的上下文传递给了模型。

langgraph：框架概述

langgraph是作为编排框架表现出的，将声明性和必要的APIS与一系列代理相结合。它是设计ED通过允许开发人员通过节点和边缘表示这些系统来促进代理系统的创建，从而允许动态和灵活的工作流程。

工作流程与代理

大多数代理框架包含简化初始设置但可以掩盖控制LLM所需的控制所需的摘要的大多数代理框架。 Langgraph支持工作流程和代理商，从而为构建可预测或代理的应用程序提供了灵活性，具体取决于应用程序的特定需求。

上下文的重要性

在讨论代理框架讨论中的重复主题是控制上下文传递给LLMS的上下文。任何使此任务复杂化的框架都会阻碍可靠的代理的发展。 Langgraph的设计旨在通过提供易用性的高级抽象来解决这一问题。应用，多种代理通常被用来提高性能和可伸缩性。这些代理之间的有效沟通对于维持正确的环境和确保可靠的操作至关重要。 Langgraph支持工作流程和代理的集成，促进无缝的代理通信。

随着AIS Frameworks的未来前景

随着AI模型的改善，人们对框架是否会转向以更为以代理为中心的设计。但是，对工作流程的需求有望持续存在，因为它们为某些应用程序提供了简单性和可靠性。 Langchain博客建议，大多数生产系统将继续使用工作流程和代理的组合。

对于更多见解，可以在Langchain Blog上访问完整的讨论。

图像来源：Shutterstock：ShutterStock