各位同仁，各位对大语言模型（LLM）充满热情的开发者们： 欢迎来到今天的讲座。在过去几年里，大语言模型以惊人的速度颠覆了我们对人工智能的认知。从生成文本到编写代码，它们展现出了前所未有的能力。然而，将这些强大的模型从实验室原型转化为可靠、可控、可扩展的工业级应用，却是一个充满挑战的过程。 今天，我们将深入探讨两种截然不同，但都试图解决这一挑战的范式：以LangChain为代表的“可控图（Graph）”或“组合式”框架，以及以AutoGPT和BabyAGI为代表的“自主代理（Autonomous Agent）”模式。我们的核心问题是：它们之间到底存在哪些本质差异？为什么在实际的工业应用中，我们更倾向于选择LangChain这种“可控图”的范式？ 大语言模型应用开发的两种范式 在探讨具体框架之前，我们先宏观地理解一下这两种范式的核心思想。 第一种范式：组合式（Compositional）与编排（Orchestration） 这种范式认为，构建复杂LLM应用的最佳方式是将不同的功能模块（如LLM调用、工具使用、数据检索、记忆管理等）像乐高积木一样组合起来，并明确定义它们之间的执行顺序和数据流 …
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