在LangChain中，Agents的应用场景有很多，以下是一些具体的例子：
1.个人助手：个人助手是LangChain的核心价值主张（采取行动和个性化数据）的完美应用。要构建个人助手，你需要理解以下几个概念：
PromptTemplate：这将指导你的个人助手的行为。他们是顽皮的？有帮助的？这些可以用来赋予你的个人助手一些特性。
Memory：你的个人助手应该记住一些事情。他们应该能够进行对话（短期记忆），并且他们应该有一些长期记忆的概念。
Tools：你的个人助手将通过你提供的工具来区别于其他人。它应该知道如何做什么。
Agent：你的个人助手需要理解它应该采取哪些行动。构建最佳的agent是非常重要的。
Agent Executor：在你有了工具和agent之后，为了将其付诸实践，你需要设置一个环境让agent使用这些工具。这就是Agent Executor的作用。
2.聊天机器人：通过以聊天作为新的接口来展示强大的语言模型，从而风靡全球。构建聊天机器人涉及到几个组件：
Model：你可以从常规语言模型或聊天模型构建聊天机器人。重要的是要记住，即使你使用的是聊天模型，API本身也是无状态的，这意味着它不会记住以前的交互 - 你必须传递它们。
PromptTemplate：这将指导你的聊天机器人的行为。他们是顽皮的？有帮助的？这些可以用来赋予你的聊天机器人一些特性。
Memory：正如上面提到的，模型本身是无状态的。Memory为表格带来了一些状态概念，允许它记住以前的交互聊天机器人在与其他数据源结合时通常非常强大且有区别性。