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个人网站logo图片_建设大型网站_广告做到百度第一页_百度百家号官网

时间:2025/7/9 8:06:06来源:https://blog.csdn.net/March_A/article/details/146407339 浏览次数:2次
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重点:通过langchain 调用 定义的工具或api


1. 明确Agent的核心目标

  • 应用场景确定Agent的用途(如客服、个人助手、数据分析、自动化流程等)。

  • 输入输出定义输入形式(文本、语音、图像等)和 输出动作(生成文本、调用API、控制设备等)。

  • 性能指标设定评估标准(响应速度、准确性、任务完成率等)。

2. Agent的核心架构

典型的Agent架构包括以下模块:

(1) 感知模块(Perception)
  • 功能接收多模态输入(文本、语音、图像等),转化为大模型可处理的格式。

  • 工具

    • 文本:直接输入大模型。

    • 语音:ASR模型(如Whisper)。

    • 图像:多模态大模型(如GPT-4V)或专用模型(CLIP)。

  • 示例:用户语音输入 → Whisper转为文本 → 输入大模型。

(2) 处理核心(大模型)
  • 功能推理、决策、生成响应。

  • 关键能力

    • 上下文理解:通过Prompt Engineering注入历史对话或知识。

    • 任务分解:用Chain-of-Thought(思维链)或ReAct框架拆分复杂任务。

    • 工具调用:通过函数调用(如OpenAI的tools参数)触发外部API。

  • 示例:用户问“北京天气如何?” → 模型生成函数调用get_weather(location="北京")

(3) 记忆模块(Memory
  • 短期记忆保存对话上下文(如通过对话历史注入Prompt)。

  • 长期记忆用向量数据库(如Pinecone、FAISS)存储知识,支持检索增强生成(RAG)。

  • 示例:用户问“上次提到的项目进展如何?” → 检索数据库获取历史记录。

(4) 决策与执行模块(Action)
  • 工具库定义可调用的API、函数或工具(如搜索引擎、计算器、邮件发送)。

  • 执行逻辑

    1. 大模型生成工具调用指令(如JSON格式)。

    2. 解析指令并执行(如调用天气API)。

    3. 将执行结果返回给大模型生成最终响应

  • 示例:模型生成{"tool": "search", "query": "2024年奥运会举办地"} → 调用搜索引擎 → 返回结果 → 模型总结答案。

(5) 反馈与优化
  • 实时监控记录Agent的决策过程和结果

  • 评估指标:人工反馈或自动评估(如任务成功率)。

  • 迭代优化:通过微调模型、调整Prompt或工具库提升性能。

3. 关键技术实现

(1) Prompt Engineering
  • 系统提示词(System Prompt)定义Agent的角色和能力

    "你是一个客服助手,负责回答用户问题。若需要查询订单,请调用 get_order_status API。"

  • 思维链(Chain-of-Thought)引导模型分步思考

  • ReAct框架:将任务拆解为 Thought → Action → Observation 循环。

(2) 工具调用与函数嵌入
  • OpenAI Function Calling:让模型生成结构化工具调用请求。

  • LangChain Tools:通过 预定义工具链(如SerpAPIWolframAlpha)扩展能力

(3) 检索增强生成(RAG)
  • 将用户问题与向量数据库中的知识匹配,注入到Prompt中提升准确性。

(4) 多Agent协作
  • 多个Agent分工协作(如一个负责规划任务,一个负责执行)。

4. 开发工具与框架

  • LangChain快速集成大模型、记忆模块和工具库

  • AutoGPT:自动化任务分解和执行的参考实现。

  • HuggingFace Agents基于开源模型的Agent框架

  • 自定义开发使用Python + FastAPI + 向量数据库(如Chroma)。

5. 示例:天气查询Agent

描述信息很重要,用于调用工具的基础。

# 伪代码示例(使用LangChain和OpenAI)
from langchain.agents import AgentExecutor, Tool
from langchain_openai import ChatOpenAI# 定义工具:查询天气的API
def get_weather(location: str) -> str:return f"{location}的天气是25℃,晴。"tools = [Tool(name="get_weather",func=get_weather,description="查询某地天气,输入参数是地点名称(如'北京')")
]# 初始化Agent
agent = AgentExecutor.from_agent_and_tools(agent=ChatOpenAI(model="gpt-4").bind(tools=tools),tools=tools
)# 用户输入
response = agent.invoke("北京今天天气如何?")
print(response["output"])  # 输出:北京的天气是25℃,晴。

6. 挑战与解决方案

  • 上下文长度限制:通过摘要或向量检索压缩关键信息。

  • 延迟与成本:对小任务使用轻量级模型(如GPT-3.5 Turbo)。

  • 安全性:添加内容过滤层,限制危险工具调用(如删除文件)。

7. 进阶方向

  • 自主迭代:让Agent根据反馈自动优化策略(如强化学习)。

  • 多模态交互:支持图像生成、语音合成等。

  • 长期记忆结合知识图谱和时序数据库

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