主要观点：

• LangChain 是构建 LLM 驱动应用的热门工具包，本文通过重新实现其部分功能来学习其内部工作原理。
• 重点介绍了 Agent 模型，通过特定提示让 LLM 成为协调器，利用各种工具回答问题，避免幻觉和数据过时问题。
• 展示了如何重新实现 LangChain 的功能，包括发送提示给 GPT、创建搜索工具和计算器工具、构建对话界面等，并通过多个例子展示其能力和局限性。

关键信息：

• LangChain 吸引 30k GitHub 星和数百万 VC 资金，引发关注。
• Agent 模型的提示结构包括目标、工具列表、解决问题步骤和问题等部分，通过单例学习教 GPT 作为协调器。
• 重新实现的代码通过 OpenAI API 发送提示给 GPT，可执行搜索和计算等操作，并能处理对话。
• 展示了在不同场景下（如查询天气、解决数学问题、讨论热门文化等）LangChain 的应用和推理过程。
• 指出 LangChain 虽简单但有局限性，用户需注意提问方式，理解其内部工作原理有助于解释意外结果。

重要细节：

• 提示中的搜索工具使用 SerpApi 进行 Google 搜索，计算器工具使用 expr-eval 模块进行计算。
• 对话界面通过将聊天历史与后续问题合并，让 GPT 重新表述为独立问题，实现持续对话。
• 示例中展示了 LangChain 在不同领域的应用，如解决魔方世界记录问题、讨论漫威电影等，但也存在回答错误和不完美的情况。