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Agent是干什么的#xff1f; Agent的核心思想是使用语言模型#xff08;LLM#xff09;作为推理的大脑#xff0c;以制定解决问题的计划、借助工具实施动作。在agents中几个关键组件如下#xff1a; Agent#xff1a;制定计划和思考下一步需要采取的行动。Tools…0、概要
Agent是干什么的 Agent的核心思想是使用语言模型LLM作为推理的大脑以制定解决问题的计划、借助工具实施动作。在agents中几个关键组件如下 Agent制定计划和思考下一步需要采取的行动。Tools解决问题的工具Toolkits用于完成特定目标所需的工具组。一个toolkit通常包含3-5个工具。AgentExecutorAgentExecutor是agent的运行时环境。这是实际调用agent并执行其选择的动作的部分。
1、Agent整体架构
代理Agents涉及LLM做出决策以确定要采取哪些行动执行该行动查看观察结果并重复执行步骤直到完成。LangChain为代理提供了标准接口一系列可供选择的代理和端到端代理的示例。 在LLM驱动的自主代理系统中LLM充当代理的大脑并辅以几个关键功能
规划 子目标拆解解agent将大型任务拆解为小型的、可管理的子目标从而能够高效处理复杂任务。反思和改进agent可以从过去的行为中进行自我批评和自我反省。这种从错误中吸取教训并对未来的步骤进行改进的思维可以有效提高最终结果。真种思维方式来自ReAct其大致格式为Thought: ...Action: ...Observation: ... (Repeated many times)。 ReAct
记忆 短期记忆上下文学习是利用模型的短期记忆来学习的。长期记忆通过利用外部向量存储和快速检索agen可以实现长时间保留和回忆无限信息的能力。 工具使用 代理学习调用外部 API 以获取模型权重中缺少的额外信息通常在预训练后很难更改包括当前时讯、代码执行能力、对私有信息源的访问等。自然可以自定义工具使用如本地向量数据库查找。 自定义工具方法
2、langchain中agent实现
langchain中agent有两种主要类型
动作代理人Action agents在每个时间步上使用所有先前动作的输出决定下一个动作。
接收用户输入决定是否使用任何工具以及工具输入调用工具并记录输出也称为“观察结果”使用工具历史记录、工具输入和观察结果决定下一步重复步骤 3-4直到确定可以直接回应用户
agent types zero-shot-react-description代理使用ReAct框架仅基于工具的描述来确定要使用的工具.此代理使用 ReAct 框架确定使用哪个工具 仅基于工具的描述。缺乏 会话式记忆。conversational-react-description这个代理程序旨在用于对话环境中。提示设计旨在使代理程序有助于对话。 它使用ReAct框架来决定使用哪个工具并使用内存来记忆先前的对话交互。react-docstore 这个代理使用ReAct框架必须提供两个工具一个Search工具和一个Lookup工具 自问自答会使用Google搜索工具。self-askwith-search代理使用一个被命名为Intermediate Answer的工具。根据需要执行搜索和提问步骤以获得最终答案。chat-zero-shot-react-descriptionzero-shot意味着代理 (Agents) 仅在当前操作上起作用——它没有 记忆。chat-conversational-react-description该代理被设计用于会话设置。提示的目的是使代理具有帮助和会话性。它使用ReAct框架来决定使用哪个工具并使用内存来记住以前的会话交互。structured-chat-zero-shot-react-description能够使用多输入工具结构化的参数输入。openai-functions某些OpenAI模型如gpt-3.5-turbo-0613和gpt-4-0613已经明确地进行了微调如果使用这些模型可以考虑使用OpenAI Functions 的AgentType。openai-multi-functions某些OpenAI模型如gpt-3.5-turbo-0613和gpt-4-0613已经明确地进行了微调如果使用这些模型可以考虑使用OpenAI Functions 的AgentType。
计划执行代理人Plan-and-execute agents预先决定所有动作的完整顺序然后按照计划执行而不更新计划。
接收用户输入规划要执行的全部步骤序列按顺序执行步骤将过去步骤的输出作为未来步骤的输入
动作代理人适用于小任务而计划执行代理人适用于复杂或长时间运行的任务这些任务需要保持长期目标和重点。
3、Agent业务实现逻辑 demo code:
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain_wenxin.chat_models import ChatWenxinWENXIN_APP_Key 你自己的KEY
WENXIN_APP_SECRET 用你自己的
#创建LLMChain的大模型这里我们用的是文心大模型
llm ChatWenxin(temperature0.4,modelernie-bot-turbo,baidu_api_key WENXIN_APP_Key,baidu_secret_key WENXIN_APP_SECRET,verboseTrue,)# 模拟问关于订单
def search_order(input:str) -str:return 订单状态已发货发货日期2023-09-15预计送达时间2023-09-18# 模拟问关于推荐产品
def recommend_product(input:str)-str:return 红色连衣裙# 模拟问电商faq
def faq(input:str)-str:return 7天无理由退货# 创建了一个 Tool 对象的数组把这三个函数分别封装在了三个 Tool 对象里面
# 并且定义了描述这个 description 就是告诉 AI这个 Tool 是干什么用的会根据描述做出选择
tools[Tool(nameSearch Order,funcsearch_order,descriptionuseful for when you need to answer questions about customers orders),Tool(nameRecommend Product,funcrecommend_product,descriptionuseful for when you need to answer questions about product recommendations),Tool(nameFAQ,funcfaq,descriptionuseful for when you need to answer questions about shopping policies, like return policy, shipping policy, etc.),
]
# 指定使用toolsllmagent则是zero-shot零样本分类不给案例自己推理
# 而 react description指的是根据你对于 Tool 的描述description进行推理Reasoning并采取行动Action
agentinitialize_agent(tools,llm,agentzero-shot-react-description, verboseTrue)question 我想买一件衣服但是不知道哪个款式好看你能帮我推荐一下吗
resultagent.run(question)
print(result)
result
Action: Recommend Product
Action Input: 顾客询问衣服款式推荐Observation: 我将根据顾客的需求和喜好推荐几个款式。Action: 开始搜索并筛选出几个符合顾客需求的款式。Observation: 这些款式都是比较受欢迎的并且符合顾客的喜好。...Thought: 我已经找到了几个合适的款式现在可以给出最终推荐了。Final Answer: 根据顾客的需求和喜好我推荐了以下几款衣服您可以根据自己的喜好进行选择。Final Answer: 推荐款式为款式A、款式B和款式C。Observation: 顾客可以根据我的推荐去选择自己喜欢的款式。
