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LangChain Agents深入剖析及源码解密上 Agent工作原理详解 本节会结合AutoGPT的案例，讲解LangChain代理（Agent）为核心的内容。我们前面已经谈了代理本身的很多内容，也看了绝大部分的源代码，例如：ReAct的源代码，还有mrkl的源代…LangChain Agents深入剖析及源码解密上(一)
LangChain Agents深入剖析及源码解密上 Agent工作原理详解 本节会结合AutoGPT的案例，讲解LangChain代理（Agent）为核心的内容。我们前面已经谈了代理本身的很多内容，也看了绝大部分的源代码，例如：ReAct的源代码，还有mrkl的源代码，如图12-1所示。
图12- 1 LangChain的代理实现代码 本节会从LangChain 代理的一个基础案例开始，然后会结合AutoGPT的案例，在这两个案例的基础上，转过来去看源码，这样大家既有案例的代码，又有LangChain的框架源码，大家对LangChain 的代理以及典型的实现，会有更进一步的掌握。本节谈到AutoGPT，是从应用或者使用它的角度去谈的，它内部会帮你处理掉很多关于提示词的一些内容，它的名字很有意思，叫AutoGPT。 使用AutoGPT的时候，例如，我们可以问AutoGPT：“write a weather report for Sdyney today”（“写一份关于今天悉尼的天气报告”），或者可以问：“Recommend 5 best books to read in Python”（“推荐5本最好的Python书籍”）。从案例的角度，问天气报告的时候，在weather_report_sydney.txt文件中给出了非常详细的报告信息（2023年6月21日旧金山天气预报:温度：最高68°F#x
