基本正确,但有两点细化下就更准了:
create_tool_calling_agent(以及同类 helper)⇒ 产出的是一个 agent runnable:它“决定用哪个 tool 以及参数是什么”(通过工具的 schema 让模型生成 tool_calls/AgentAction)。它本身不执行工具。(LangChain)AgentExecutor ⇒ 把“agent + tools”包起来跑循环:读取 agent 的 tool call/参数 → 执行对应 Python 工具 → 把工具输出塞回 scratchpad → 直到 agent 返回 AgentFinish 为止。也就是你说的“负责执行 tools 并管理迭代”。(LangChain)create_react_agent(LangGraph 里的预置版)⇒ 直接构建一个会自己“选工具+执行工具”的图:图里既有“让模型产出 tool_calls 的节点”,也有真正执行工具的 ToolNode;它会在图内循环直到满足停止条件。所以它覆盖了从参数生成到执行的全过程(你这点理解是对的)。(LangChain AI)小结
- LangChain:决策(agent) 与 执行(AgentExecutor) 是分开的。(LangChain)
- LangGraph:预置的
create_react_agent在一个图里集成了二者(决策 + 执行 + 循环控制)。(LangChain AI)
(补充:LangChain 自己的 create_react_agent 现在也建议用 LangGraph 的实现替代做生产场景。(LangChain))