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本文主要介绍了另外两个工具包的使用，包括arXiv以及gmail的api。最后又叙述了一点自己对LangChain的思考。

Agent所做的就是应用ReAct框架的思想，ReAct的思想就是将整个过程分为 推理-行动两部分，推理就是观察周围环境内容得出一些分析或者思考，行动就是根据这些思考内容通过调用工具解决问题。

详解了为什么用代理他就能按照ReAct的思路，进行推理-行动；AgentExecutor是代理的驱动器引擎，通过他的驱动整个代理的过程流畅运行。

本篇文章主要介绍了结构化工具对话代理，粗略说明了Self-Ask with Search 代理、 Plan and execute 代理。

本文介绍了Memory机制，通过使用ConversationChain并结合各种不同的Memory实现保留历史对话的交互。

构建路由链的整个过程，从构建单个的提示模板，到组成的单个的目标链，形成路由模板，构造路由链，最后结和多提示链将所有的串起来。

Chain 所谓链，顾名思义，就是把LangChain中的各个部分串起来，形成一个模块化的东西。本文介绍了几个基本的链。

介绍了三种解析器，分别为Pydantic解析器、自动修复解析器、重试解析器。感觉重试解析器是最强的，自动修复解析器有没有都可以。

讲解了如何通过LangChain调用Huggingface上的大模型，如llama3，以及如何通过pipline的方式完成一些简单的任务。最后讲解了如何将自己训练好的大模型纳入LangChain中。