三分钟搞懂AI Agent!

0 前言

  • 无需为不同任务使用单独软件
  • 使用日常语言来命令你的设备
  • “代理”是人工智能的高级形式
  • 未来五年将成为现实
  • 人人都有的私人助理Agent
  • 应用在干行百业之中(医疗、教育、娱乐....)

1 Agents 是什么?

Al Agents是基于LLM的能够自主理解、自主规划决策、执行复杂任务的智能体,Agents不是chatGPT的升级版,它不仅告诉你“如何做”,更会帮你去做,如果各种Copilot是副驾驶,那么Agents就是主驾驶。

Agents = LLM +规划技能+记忆 + 工具使用

本质上Agents是一个LLM的编排与执行系统:

一个精简的Agents决策流程,一个循环一个任务:

2 LangChain 中的 Agents 如何实现

  1. 提出需求/问题
  2. 问题+Prompt组合
  3. ReAct Loop
  4. 查找Memory
  5. 查找可用工具
  6. 执行工具并观察结果

如有必要,重复1~6,

  1. 得到最终结果

3 最简单的 Agents 实现

3.0 需求

  • 会做数学题
  • 不知道答案的时候可以搜索

3.1 安装通义千问

!pip install langchain==0.2.1  # 安装langchain
!pip install langchain-community==0.2.1  # 安装第三方集成
!pip install python-dotenv==1.0.1  # 使用 .env 文件来管理应用程序的配置和环境变量
!pip install dashscope==1.19.2  # 安装灵积模型库

定义.env文件,里面配置你的API-KEY:

import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from langchain_community.llms import Tongyi
from langchain_core.runnables import RunnableSequence
from langchain.prompts import PromptTemplate

load_dotenv(find_dotenv())
DASHSCOPE_API_KEY = os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"]
# 定义llm
llm = QwenTurboTongyi(temperature=1)

3.2 搭建工具

# 安装谷歌搜索包
! pip install google-search-results

import os 
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "XXXX"

SERPAPI_API_KEY值即为你刚才注册的免费 Api Key

from langchain.agents import load_tools
tools = load_tools(["serpapi","llm-math"], llm=llm)

3.3 定义agent

使用小样本增强生成类型

from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType

agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,#这里有不同的类型
    verbose=True,#是否打印日志
)
agent.run("请问现任的美国总统是谁?他的年龄的平方是多少?")

关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续!

作者简介:魔都技术专家,多家大厂后端一线研发经验,在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。

各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验,深厚业务架构和解决方案的积累。

负责:

  • 中央/分销预订系统性能优化
  • 活动&优惠券等营销中台建设
  • 交易平台及数据中台等架构和开发设计
  • 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化
  • LLM应用开发

目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。

参考:

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