基于大模型的 Agent 基本组成应该包含规划（planning)，工具（Tools)，执行(Action)，和记忆(Memory)四个方面，上一篇中重点讲了进行长记忆管理的 8 种方案，本节将从 Agent 的概念、ReAct 框架、示例、以及一些论文思路来具体聊下任务规划的话题，同时会辅以代码帮助理解，欢迎大家一起探讨。

如果说去年一年是自媒体的狂欢，还可以利用信息差赚知识付费和咨询费，那今年在技术普及已经差不多了，就要面对落地的挑战了，否则大多数人该怀疑这又是一场泡沫了，最近一个月，我自己的身份也从纯研发角色侧重为产品，虽然代码还在写，但关注重点不一样了，这篇文章我将从这一个月来的实践和调研的情况出发，尝试从个人角度阐述对 AI 产品经理的能力理解，以及对当下 toC 和 toB AI 产品落地现状的一些思考，欢迎大家一起探讨。

LangChain 在 0.1 版本发生了重要变更，官方还专门发了一篇博客，总体看下来可以概括为聚焦核心，共建生态，轻装上阵，加速商业化，我也在第一时间向官方申请试用了商业化产品，本篇文章从 LangChain 变更情况解读，商业化产品试用，以及类 LangChain 的 LLM 应用开发框架的发展三部分来谈谈。

ChatGPT 发布一周年了，切实改变了我的工作方式和职业路径，趁着周末写下这篇文章，我希望以一名普通程序员的视角，带大家回顾一下过去一年大模型领域的发展情况，以及个人的所思所想。文章会分为四个部分，从初次接触 ChatGPT 沉迷追 AI 新闻，到开始亲身实践，利用 LLM 进行一些有价值的工作，然后以开发者视角总结一年来大模型各个层面的发展，标志性的开源项目、基础模型服务商、中间层、以及体验不错的 LLM 产品，最后还想再浅谈一下对 AI 未来的一些展望！

The Connector 每周会选取我从信息流里获取的有价值内容，包括 AI 探索专题、Github 开源库推荐、工具介绍和一些文章书籍等，目标是链接互联网上的优质内容，获得更多的灵感和知识，从而激发彼此的创造力。

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