目前，开源的Agent应用可以说是百花齐放，本文挑选了热度和讨论度较高的19类Agent，基本能覆盖主流的Agent框架，每个类型都做了一个简单的summary、作为一个参考供大家学习。

本文作者试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。大家可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册，希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。

多Agent框架能解决不同算法不同模型之间融合交互的问题，基于用户反馈进行模型优化提升播报效果

‍LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式，通过这个强大的框架，我们可以将复杂的技术任务简化，让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。

本文将分享LangChain的最佳实践。

覆盖公司九成开发，提升研效的秘密武器。

本篇文章介绍了大语言模型时代下的 AI Agent 概念，并以 LangChain 为例详细介绍了 AI Agent 背后的实现原理，随后展开介绍云音乐在实践 AI Agent 过程中的遇到的问题及优化手段。

2022年12月19日，Twitch上出现了一个名为“vedal987”的新直播频道。该频道没有真人主播，只有一个可爱的二次元女孩形象在屏幕上移动和说话。她自称为Neurosama，是一位人工智能VTuber。

从那天起，她开始了自己的直播生涯，并迅速获得了大量关注和支持。与传统基于动作捕捉的中之人范式的虚拟主播不同的是，Neuro完全是由人工智能驱动的，准确来说是由背后大语言模型驱动的。

本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例，从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践，给大家快速落地AIGC应用提供参考。

与传统的文本生成技术相比，我们发现AutoGPT的能力进化令人震惊，它可以通过分析你的目标，自动拆解成它需要执行的任务，并在执行的过程中根据已有的经验和决策不断优化完善和总结。