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Agents

模型本身无法采取行动——它们只能输出文本。Agents 是能够接受一个高级任务，并使用 LLM 作为推理引擎来决定采取何种行动并执行这些行动的系统。

LangGraph 是 LangChain 的一个扩展，专门用于创建高度可控且可定制的 Agents。我们建议您使用 LangGraph 来构建 Agents。

请参阅以下资源以获取更多信息：

旧版 Agent 概念：AgentExecutor​

LangChain 之前推出了 AgentExecutor 作为 Agents 的运行时。 虽然它是一个很好的起点，但在处理更复杂和定制化的 Agents 时，其局限性逐渐显现。 因此，我们正在逐步淘汰 AgentExecutor，转而采用 LangGraph 中更灵活的解决方案。

从 AgentExecutor 过渡到 LangGraph​

如果您当前正在使用 AgentExecutor，请不用担心！我们已准备好相关资源来帮助您：

  1. 对于仍需要使用 AgentExecutor 的用户，我们提供了关于如何使用 AgentExecutor的全面指南。

  2. 然而，我们强烈建议过渡到 LangGraph 以获得更好的灵活性和控制力。为了促进此次过渡，我们创建了一个详细的迁移指南，帮助您顺利地从 AgentExecutor 迁移到 LangGraph。