构建agent
学习目标
学习完本部分，使学习者能够：
- 编程 实现以agent为核心的LLM应用，能够创建并管理agent，agent能够具备记忆、规划、工具使用的能力。
学习活动
阅读文档：基于大语言模型的AI Agents—Part 1, 基于大语言模型的AI Agents—Part 2, 基于大语言模型的AI Agents—Part 3
阅读文档：Quickstart guide by LangChain to build agents to have a sequence of actions taken to do a job or multiple jobs.
观看视频：吴恩达《使用LangChain的函数、工具和代理》|Functions, Tools and Agents with LangChain（GPT4-中英字幕）
- 视频时长：1小时；
- 视频内容简介：LLM（Language Model，语言模型）和支持它们的库的领域最近几个月发展迅速。本课程旨在使您了解这些变化。 您将探索新的进展，例如ChatGPT的函数调用能力，并使用一种称为LangChain表达语言（LCEL）的新语法构建对话代理，用于标记、提取、工具选择和路由等任务。 完成本课程后，您将学会如何：
- 使用LLM生成包括函数调用在内的结构化输出；
- 使用LCEL简化链式和代理的自定义，构建应用程序；
- 将函数调用应用于标记和数据提取等任务；
- 通过LangChain工具和LLM函数调用了解工具选择和路由 - 等等。
阅读文档：Crew AI: AI Agents for real use cases.
- 阅读示例代码并尝试新应用：crew AI的示例代码
Autogen : Framework to develop LLM applications using multiple agents that can converse with each other to solve tasks.
实践
- 自己构思，使用Crew AI实现一个复杂agent应用。