随着人工智能（AI）技术的不断进步，企业开始探讨是否应该依赖单一的 AI 代理，还是构建一个涵盖更多职能的多代理网络。近日，Orchestration 框架公司 LangChain 进行了相关实验，旨在探讨 AI 代理在面对过多指令和工具时的表现极限。LangChain 在一篇博客中详细介绍了其实验过程，关注的核心问题是:“当一个 ReAct 代理被要求处理过多的指令和工具时，其性能会在何种情况下下降?” 为了回答这一问题，研究团队选择了 ReAct 代理框架，因其被认为是 “最基础的代理架构之一”。图源备注：图

Hugging Face 近期推出了一门名为 “Agent课程” 的在线学习课程，旨在帮助学习者深入理解智能Agent的基础知识及应用。课程内容丰富，共分为五个单元，从Agent的基本概念到最终的作业评估，循序渐进，帮助学员掌握所需技能。课程的首个单元为 “欢迎来到课程”，提供了课程的概述、指导方针以及所需工具，确保学员在学习过程中拥有良好的基础。接下来是 “Agent简介” 单元，学员将了解智能Agent的定义、大型语言模型（LLMs）的概念以及特殊符号的使用。第三个单元聚焦于各种框架的介

LangChain最近发布了一份RAG（检索增强型生成）的指南，详细介绍了如何使用LangChain构建和部署RAG技术的大模型应用。教程涵盖了RAG流程的各个环节，为用户提供了更高效的信息检索和生成。