主要观点：

• 传统 AI 框架如 LangChain 是反应式的，需明确指令，不能自动思考和解决复杂工作流，而代理式框架可让 AI 应用更主动、目标导向并能处理动态挑战。
• 代理式框架是构建自主行动以实现特定目标的软件即代理的框架，能适应不确定性、优化效率、减少人工监督。
• 大多数代理式框架通过目标定义、上下文感知、推理决策和反馈循环等关键组件工作，可通过简单 Python 代码示例展示其基本运作。
• 现有代理式框架如 Langchain 及 Auto-GPT、GPT-Engineer 等在不断涌现，同时也存在调试复杂、资源密集、安全伦理等挑战。

关键信息：

• LangChain 开启串联不同 AI 模型和工具的可能，但本质是反应式的。
• 代理式框架像给人目标让其自行决定最佳行动方式，可用于构建虚拟个人助理等应用。
• 现有代理式框架的特点及示例，如 Auto-GPT 自主链任务，GPT-Engineer 辅助生成代码。
• 代理式框架的关键挑战包括调试复杂、资源密集、安全伦理等。

重要细节：

• 以虚拟个人助理为例，说明代理式框架与传统方式的区别。
• Python 代码示例中简单代理根据市场情况调整投资组合。
• 详细阐述代理式框架的各个核心组件的作用。