在 LangChain 中，链（Chains）和智能体（Agents）是与语言模型交互的两种不同方法。链是预定义的操作序列，按固定顺序执行，非常适合简单、可预测的任务。相比之下，智能体根据上下文动态决定下一步操作，使其能够处理复杂、开放的场景。关键区别在于灵活性：链遵循固定的工作流程，而智能体则通过推理和外部工具调整其行为。
链就像一个脚本化的管道。例如，你可以创建一个链来概括文本，首先将文档分割成块，将每个块发送给语言模型进行处理，然后合并结果。每个步骤都明确定义，并且没有顺序的偏差。链非常适合数据提取等任务，其中解析输入、验证格式和格式化输出等步骤是一致的。另一个例子是遵循严格流程的客服聊天机器人：分类用户的意图，从数据库中检索预定义响应，然后发送回复。由于链的行为是可预测的，因此易于调试和优化，但在需要处理意外输入或多步推理时缺乏适应性。
智能体使用语言模型实时做出决策。例如，智能体可以根据用户的问题决定是搜索网页、查询数据库还是执行计算。想象一个旅行规划智能体：如果收到“找一个周末旅行，预算500美元以下”的查询，它可以先检查机票价格，然后查找酒店可用性，最后建议活动——同时如果某个步骤失败，它会调整其方法。智能体依赖于工具（例如，API、计算器）和一个决策循环，在其中评估当前状态，选择一个行动，并重复直到任务完成。这使得它们在处理模糊任务时非常强大，但也更难控制，因为它们的行为取决于模型的中间选择。开发人员经常使用智能体来处理需要解决问题的应用，例如排除技术故障或分析非结构化数据。
总而言之，链最适合线性、可重复的过程，而智能体则擅长需要判断的动态场景。例如，使用链来格式化和翻译文档，但使用智能体来回答需要结合多个来源数据的研究问题。选择哪种方法取决于任务是受益于固定性（链）还是适应性（智能体）。理解这种区别有助于开发人员设计兼顾效率和灵活性的系统。