【LangChain学习之旅】—（13） 代理（中）：AgentExecutor究竟是怎样驱动模型和工具完成任务的？
- Agent 的关键组件
- 深挖 AgentExecutor 的运行机制
- 开始 Debug
- 第一轮思考：模型决定搜索
- 第二轮思考：模型决定计算
上节了解了 ReAct 框架的原理，LangChain 中的“代理”和“链”的差异究竟是什么？
答案是：在链中，一系列操作被硬编码（在代码中）。在代理中，语言模型被用作推理引擎来确定要采取哪些操作以及按什么顺序执行这些操作。
下面这个图，就展现出了 Agent 接到任务之后，自动进行推理，然后自主调用工具完成任务的过程。
那么，你看 LangChain，乃至整个大模型应用开发的核心理念就呼之欲出了。这个核心理念就是操作的序列并非硬编码在代码中，而是使用语言模型（如 GPT-3 或 GPT-4&#x
