一、实现目标
第一篇文章就有交代，想要打造一个AIGC，既然都是AI了，那么当然希望人工干预的成分越低越好，所以初步想法就是
1）我输入一些关键字；
2）ChatGLM可以自主识别出我意图；
3）ChatGLM可以自主判断出为了满足我的意图，它需要执行哪些动作；
但是ChatGLM只是一个预训练的大语言模型，在执行动作上这个层面上来讲，可行性不大，那么就只有基于ChatGLM做业务层的开发，将单一业务封装成一个一个的工具，通过Prompt预先告诉ChatGLM这些工具的作用，然后让它去判断要使用哪些工具，以及这些工具调用的顺序情况
langchain在这一方面为我们做了很好的封装，但是经过测试，并不完全适合于ChatGLM，网上针对这一块到处的说法都千篇一律，也搞得好像很深奥的样子，其实就是提示词工程
二、Agent概述
2.1 基本概念
Agent主要分为两种：
执行代理：在每一步骤需要执行前，使用所有先前执行的输出来决定下一个执行
计划和执行代理：预先决定完整的操作顺序，然后执行所有操作而不更新计划
Agent里面涉及的其他类包括：
工具：代理可以采取的操作。说直接一点就是具体干活的
这些概念不清楚其实也没关系，主要是明白自己想做什么，明白代理和工具的关系。用户把关键信息告诉Agent，Agent决定使用哪些工具，可能有的朋友会疑惑，不是说ChatGLM决定使用哪些工具的吗？文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-829509.html
解惑：Agent里面有一个对象llm，最终决定使用哪些工具是Agent里面的llm（ChatGLM）决定的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-829509.html
2.2 执行流程及重点类&方法&属性
到了这里，关于chatglm2-2b+sdxl1.0+langchain打造私有AIGC（四）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
