理解代理框架的复杂性
realtime news Apr 21, 2025 11:07
探索代理框架的复杂性、其在AI系统中的作用、以及在LangChain博客中讨论的为大型语言模型（LLM）提供可靠上下文所面临的挑战。
在AI领域，代理框架已成为开发利用大型语言模型（LLM）的可靠系统的关键组件。LangChain博客深入探讨了这些框架的复杂性，强调了在每一步确保LLM获得适当上下文所面临的挑战。
定义代理框架
‘代理’一词在行业中没有一致的定义。OpenAI将代理描述为自动完成任务的系统，而Anthropic提供了一个更详细的解释，区分了‘代理’和‘工作流’。根据Anthropic的说法，工作流是具有预定义代码路径的系统，而代理则能动态地指导其流程和工具使用。
构建代理的挑战
构建不仅是原型而是商业关键应用的代理是一项艰巨的任务。主要挑战在于通过提供正确的上下文确保这些系统的可靠性。许多开发者将性能质量视为在生产中部署代理的一大障碍，通常是由于传递给模型的上下文不完整或不正确导致的。
LangGraph: 框架概述
LangGraph被提出为一个编排框架，结合了声明式和命令式API以及一系列代理抽象。它旨在通过允许开发者通过节点和边表示这些系统，使代理系统的创建变得更加动态和灵活。
工作流与代理
大多数代理框架包含简化初始设置的抽象，但可能会掩盖确保LLM接收到正确上下文所需的控制。LangGraph同时支持工作流和代理，提供了针对应用程序的具体需求构建可预测或代理系统的灵活性。
上下文的重要性
在代理框架的讨论中反复出现的主题是控制传递给LLM的上下文的重要性。任何复杂化这一任务的框架都可能阻碍可靠代理的开发。LangGraph的设计旨在通过提供高层抽象以便于使用和低层控制以实现精确的上下文管理来解决这一问题。
多代理系统的角色
在复杂应用中，通常会利用多个代理来提高性能和可扩展性。这些代理之间的有效沟通对于保持正确上下文和确保可靠操作至关重要。LangGraph支持工作流和代理的集成，促进无缝的代理通信。
代理框架的未来前景
随着AI模型的改进，人们对框架是否会转向更以代理为中心的设计有所猜测。然而，工作流的需求预计仍将持续，因为它们为某些应用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采用工作流和代理的结合。
如需了解更多见解，请访问LangChain博客上的完整讨论。
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