LangChain4j学习6:agent

AI大模型面试圣经
大模型开发者宝藏
Dify高效AI工作流智能体

大多数基本的"Agent"功能可以使用 high-level AI Service和Tool API 构建。

如果您需要更多灵活性,可以使用low-level ChatLanguageModel、ToolSpecification 和 ChatMemory API。

Multi-Agent

LangChain4j 不支持像 AutoGen 或 CrewAI 中的 high-level 抽象概念(如"agent")来构建多代理系统。

然而,您仍然可以通过使用低级 ChatLanguageModel、ToolSpecification 和 ChatMemory API 来构建多代理系统。

AI大模型面试圣经
大模型开发者宝藏
Dify高效AI工作流智能体

相关推荐
风象南6 小时前
普通人用AI加持赚到的第一个100块
人工智能·后端
牛奶7 小时前
2026年大模型怎么选?前端人实用对比
前端·人工智能·ai编程
牛奶7 小时前
前端人为什么要学AI?
前端·人工智能·ai编程
罗西的思考10 小时前
AI Agent框架探秘:拆解 OpenHands(10)--- Runtime
人工智能·算法·机器学习
冬奇Lab11 小时前
OpenClaw 源码精读(2):Channel & Routing——一条消息如何找到它的 Agent?
人工智能·开源·源码阅读
冬奇Lab11 小时前
一天一个开源项目(第38篇):Claude Code Telegram - 用 Telegram 远程用 Claude Code,随时随地聊项目
人工智能·开源·资讯
格砸12 小时前
从入门到辞职|从ChatGPT到OpenClaw,跟上智能时代的进化
前端·人工智能·后端
可观测性用观测云12 小时前
可观测性 4.0:教系统如何思考
人工智能
sunny86512 小时前
Claude Code 跨会话上下文恢复:从 8 次纠正到 0 次的工程实践
人工智能·开源·github
小笼包包仔13 小时前
OpenClaw 多Agent软件开发最佳实践指南
人工智能