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Langroid
Langroid 是构建大语言模型应用的 Python 框架，用 Agent 与 Task 组织模型、向量库和工具，让智能体交换消息协作；同时提供文档问答和结构化信息提取等组件。
Langroid 能做什么
Langroid 是构建大语言模型应用的 Python 框架，用 Agent 与 Task 组织模型、向量库和工具，让智能体交换消息协作；同时提供文档问答和结构化信息提取等组件。
- 知识库与智能体应用搭建
如何使用 Langroid
创建保留对话状态的问答智能体
准备输入
- Python 3.11 以上环境、模型服务配置和 API 密钥，以及连续提出的相关问题。
操作步骤
- 安装 langroid 并配置模型服务密钥。
- 创建 OpenAIGPTConfig、ChatAgentConfig 和 ChatAgent。
- 连续调用 llm_response 提交相关问题，检查第二次回答是否正确利用前文。
预期交付物
- 带会话状态的连续问答响应。
示例中的 ChatAgent 会保留对话状态；人工核查跨轮指代和事实是否正确，必要时调整模型和提示，不把保留历史等同于正确理解上下文。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估Langroid
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
