04｜实践篇：用Go语言实现一个简单Agent

1. 介绍了使用Go语言实现一个简单Agent的实践方法，以及Agent的工作流程和环境准备。 2. 详细解释了ReAct Prompt模板的结构和执行过程，以及Agent与人类的交互过程。 3. 展示了如何使用ReAct推理方案构建Agent，并通过Go语言代码框架实现了一个简单的加减法计算Agent，展示了其工作原理。 4. 深入探讨了ReAct模型驱动下的智能推理过程，包括ReAct Prompt模板的设计原理和使用，工具的定义，以及Agent多轮对话的实现。 5. 介绍了LangChain Hub的使用，通过LangChain Hub可以发掘出大量优秀的Prompt模板，让AI应用开发更加轻松。 6. 探索了如何编写Agent的过程，打下了坚实的基础，让读者在掌握ReAct思路的同时，实际感受了如何编写Agent的过程。 7. 提出了思考题，讨论了使用具备Function Calling能力的大模型同时使用Function Calling以及ReAct的可能效果。 8. 展望了后续课程将探索更复杂更有用的Agent，例如探索GPTs Store以及Dify等平台的API Agent是如何实现的，并会手把手地带领读者复刻同款。