Agent的ReAct框架是一种结合推理（Reasoning）与行动（Acting）的AI智能体开发框架，旨在通过动态的思考与执行循环解决复杂任务。

Agent的Master-Worker模式是一种并行任务处理架构，通过任务分解、动态分配与结果归并实现高并发场景下的效率提升。其核心思想是将系统分为两类角色：Master（主控节点）负责任务调度与结果整合，Worker（工作节点）负责执行具体子任务。

LangChain的输出解析器（Output Parser）是Model I/O模块的核心组件之一，主要用于将语言模型（LLM）的非结构化文本输出转换为结构化数据，便于后续处理。

示例选择器的作用是在传递给模型的示例中进行选择，以确保示例的数量和内容长度不会超过模型的处理能力。这样，即使有大量的示例，模型也能够有效地处理提示词，而不会因为示例过多或内容过长而无法处理。

LangChain 的提示词模板（Prompt Templates）是一组预定义或可自定义的模板，用于动态生成提示词（Prompts），帮助开发者更高效地与语言模型交互。

官网：LangChain #prompts

LangChain为不同供应商的Chat模型提供了统一的接口，同时集成了监控、调试与性能优化功能，助力基于大语言模型（LLMs）的应用程序开发。

官方资料：Chat models(聊天模型)，All chat models(支持的聊天语言模型)。

LangChain 的 模型包装器（Model Wrappers） 是 I/O 组件中负责统一不同语言模型（LLM）调用接口的核心模块，它通过标准化 API 实现了对多种模型的无缝切换和组合操作。

LangChain的Model I/O（Input/Output）是框架中负责与语言模型（LLM）进行输入输出交互的核心模块，是连接开发者与大语言模型（LLMs）的核心交互层，提供了一套标准化的流程实现输入构建、模型调用和结果解析的全链路管理。

Mode I/O组件是对各个LLM模型平台API的封装，这个组件封装了市场公开的绝大部分LLM模型接口。

具体可参阅：LangChain > All chat models。

LangChain 是一个为构建 大语言模型（LLM）应用 而设计的开发框架，它的核心目标是简化 LLM 与外部工具、数据的集成过程。

来源官网：LangChain > Conceptual guide

本指南更广泛地解释了LangChain框架和AI应用程序背后的关键概念。

我们建议您在深入学习概念指南之前，至少阅读一篇教程。这将提供实际背景，使人们更容易理解这里讨论的概念。

概念指南并不提供一步一步的说明或具体的实现示例。这些可以在“如何操作”指南和教程中找到。有关详细参考资料，请参阅API参考资料。