LangChain 开发框架中不同类型的Agent有不同的推理提示词风格、对应的编码输入方式以及解析输出方式。

内置的Agent类型有下面几种。其中，OpenAI Tools、OpenAI Functions这两个类型主要针对OpenAI制定的。特别推荐一下Structured Chat（结构化聊天智能体），对话历史、多个入参的工具都支持，效果也相对比较好。

使用structured-chat-agent提示词模板：

打印提示词模板：

在structured-chat-agent这个提示词模板中，有5个变量：tools、tool_names、chat_history、input、agent_scratchpad。

tools 变量是一个列表，包含了所有的工具，列表中的每个元素包含了工具的名称和描述，而 tool_names 变量是工具名称的列表。

chat_history是存储的chat对话历史信息，input 是用户输入的问题，agent_scratchpad 是之前的思考过程。

模板中的Thought/Action/Observation就是标准的 ReAct 流程，首先思考如何解决问题，然后行动使用具体的工具，再观察工具执行完成后得到的结果，这个流程可以重复多次，直到得到最终答案。