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「Agent 编排框架」找到 17 条内容
按专题浏览 →匹配标题与标签：LangGraph外还有哪些流程编排框架? LangGraph、LlamaIndex、AutoGPT 等 5 大框架设计理念与场景对比 Agent 字节 百度 Agent Agent 框架对比 LangGraph 替代 LlamaIndex vs AutoGPT 字节
匹配正文：核心定位 LangChain本质是大模型应用的"编排框架"——它不训练模型，而是解决"如何把模型能力串起来"的问题，位于模型层（OpenAI/HuggingFace）与应用层之间。 三大关键抽象 1. Chain（链） 最基础的组合单元，将多个计算步骤封装为可复用的管道 典型形式：PromptTemplate → LLM → OutputParser 支持顺序链（SequentialChain）、分支链（RouterChain）等复杂拓扑 2. Tool（工具） 模型与外部世…
匹配正文：核心定位差异 框架 核心定位 设计哲学 LangChain 通用Agent编排框架 "Chain"为中心，强调组件组合与流程控制 LlamaIndex 数据增强型RAG框架 "Index"为中心，专注知识检索与上下文注入 LangChain 详解 核心抽象 Chain：将LLM调用、工具执行、数据转换串联成管道 Agent：ReAct循环，由LLM动态决策工具调用序列 Memory：对话历史的显式管理（Buffer/Window/Summary等） 适用场景 多步骤复杂工作流…
学习内容与项目面试，在同一条路上。