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代理使用LLM来确定应采取哪些操作以及以何顺序执行这些操作。动作可能是使用工具并观察其输出，或向用户返回响应。以下是LangChain中可用的代理：

zero-shot-react-description

此代理使用ReAct框架，仅基于工具的描述来确定要使用的工具。可以提供任意数量的工具，但此代理需要为每个工具提供描述。

react-docstore

这个代理使用ReAct框架与文档存储进行交互。必须提供两个工具：一个Search工具和一个Lookup工具，且它们必须被命名为这样。Search工具应该搜索文档，而Lookup工具应该查找最近找到的文档中的一个术语。这个代理相当于最初的ReAct论文《REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》，特别是维基百科的例子。

self-ask-with-search

这个代理使用一个被命名为Intermediate Answer的工具。这个工具应该能够查找问题的事实性答案。这个代理相当于最初的self ask with search paper，其中提供了Google搜索API作为工具。

conversational-react-description

这个代理程序旨在用于对话环境中。提示设计旨在使代理程序有助于对话。 它使用ReAct框架来决定使用哪个工具，并使用内存来记忆先前的对话交互。

参考文献：
[1] LangChain 🦜️🔗 中文网，跟着LangChain一起学LLM/GPT开发