主要观点：大型语言模型（LLMs）正改变与数据交互和生成见解的方式，其真正优势在于能连接外部工具，通过工具调用可将其转变为能浏览网页、查询数据库等的代理。文中展示了构建多工具 LangChain 代理的过程及优势，包括从趋势到洞察的用例、架构概述、使用的工具及代码示例、多步推理提示、多工具代理的好处等，最后指出随着 LLM 发展，智能代理将在各行业实现更深度自动化。
关键信息：

• LLMs 需借助工具获取实时信息和交互外部 API。
• 多工具 LangChain 代理可自动化研究流程，如在电动汽车行业发现趋势、搜索新闻并总结。
• 架构包括 LLM、GoogleTrendsFetcher、DuckDuckGoSearch 等工具，通过初始化代理实现多工具能力。
• 提示应明确多步目标、领域和输出格式。
• 多工具代理有自动化研究、跨域应用、实时感知、高质量总结等好处。
  重要细节：
• 文中给出了多工具代理的代码示例，包括初始化 LLM、定义工具、创建代理及进行任务等。
• 列举了多工具代理的潜在用例，如技能差距分析和 IT 票务解决。
• 强调了 LangChain 代理架构的可解释性，有助于调试和信任输出。