怎么构建Agent？Agent教程入门到精通，收藏这一篇就够了

有句非洲谚语很有名：一个人可以走得很快，一群人才能走得更远。

还有句话是：没有人能在所有领域都成为专家，我觉得这两句话说的是一个道理。团队合作，分工明确，大家齐心协力，各尽其职才能把事情做好。

同样的道理，用在 LLM 上也很合适。我们没必要让一个 LLM 去搞定所有复杂的任务。我们可以把不同的 LLM 或者 AI Agent 组合起来，让每个 Agent 都专注于它最擅长的领域。这样，大家各司其职，效率和效果都会更好。

这种方式可以构建出一个更加健壮的系统，生产出来的东西质量也更高，结果也更可靠。

#01

系统整体工作流程

在进入编码部分之前，我们先对本文构建的系统的主要组件有一个清晰的理解。

自主 AI Agent 工作流程

这个工作流程包含四个 Agent，每个 Agent 都有专门的技能。

• 首先，用户的请求被提交到系统。

• Agent 1 或视频分析器在互联网上进行深入的研究，使用 YouTube 频道搜索等外部工具查找与用户请求相关的信息。该 Agent 的结果会发送给下一个 Agent 进行进一步处理。

• Agent 2 或博客文章撰写者利用前一个 Agent 的结果撰写一篇全面的博客文章。

• 类似地，Agent 3 和 Agent 4 分别创建吸引人的 LinkedIn 帖子和推文。

• Agent2、Agent3 和 Agent 4 的回应会分别保存到不同的 Markdown 文件中，供最终用户使用。

#02

为什么我们要关注 AI Agent 而不是单个 LLM？

我们都知道这儿的任务是指一个整体任务，意味着 LLM 被要求完成一个单一的目标，即数据提取。

这种方法在处理更复杂、多步骤的任务时的局限性变得很明显。下面列举了其中的一些局限性：

• 任务执行的灵活性

• 单个提示的 LLM 需要为每个任务仔细编写提示词，当任务需求发生变化时，更新这些提示可能会变得麻烦。

• AI Agent 将这些复杂性分解为子任务，能够适应任务变化，而不需要在提示词工程上投入大量精力。

• 任务的连续性和上下文保留

• 单个提示的 LLM 可能会丢失之前互动中的重要上下文。这是因为它们主要在单个对话回合的限制内运行。

• AI Agent 则具备在不同互动之间保持上下文的能力，每个 Agent 可以参考前一个 Agent 的响应来完成它们预期的任务。

• 专业化和互动

• 单个提示的 LLM 可能在经过大量微调后具备专业领域的知识，但这可能既耗时又昂贵。

• 另一方面，AI Agent 可以设计为由多个专门模型组成的团队，每个模型专注于一个特定任务，例如研究者、博客撰写者、社交媒体专家。

• 互联网访问

• 单个 LLM 依赖于预定义的知识库，这不可能总是最新的，导致产生幻觉或信息访问有限。

• AI Agent 则可以访问互联网，使它们能够提供更为实时的信息，从而做出更好的决策。

#03

构建内容创建工作流程

在本节中，我们将探讨如何利用智能体工作流程来创建一个系统，该系统在对用户主题进行深入研究后，撰写博客文章、LinkedIn 内容、Twitter 帖子。

代码结构如下图所示：

project  
   |  
   |---Multi_Agents_For_Content_Creation.ipynb  
   |  
  data  
   |  
   |---- blog-post.md  
   |---- linkedin-post.md  
   |---- tweet.md

• project 文件夹是根文件夹，包含 data 文件夹和 notebook。

• data 文件夹目前是空的，但在整个工作流程执行后应该包含以下三个 Markdown 文件：blog-post.md、linkedin-post.md 和 tweet.md。

• 每个 Markdown 文件都包含相应 Agent 完成任务的结果。

#04

Agent 的创建及其角色与任务

现在我们已经探讨了每个 Agent 的角色，接下来我们看看如何实际创建它们，以及它们的角色和任务。

在此之前，让我们设置一些前提条件，以便更好地实现这些角色和任务。

前提条件

代码是在 Google Colab notebook 中运行的，我们的用例只需要两个库：openai 和 crewai[tools]，可以通过以下方式安装它们。

%%bash    
pip -qqq install 'crewai[tools]'    
pip -qqq install youtube-transcript-api    
pip -qqq install yt_dlp

成功安装库后，下一步是导入以下必要的模块：

import os  
from crewai import Agent  
from google.colab import userdata  
from crewai import Crew, Process  
from crewai_tools import YoutubeChannelSearchTool  
from crewai import Task

每个 Agent 都利用了 OpenAI 的 GPT-4o 模型，我们需要通过以下方式设置访问模型的权限：

OPENAI_API_KEY = userdata.get('OPEN_AI_KEY')  
model_ID = userdata.get('GPT_MODEL')  
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY  
os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = model_ID

环境变量及其值

• 首先，我们使用内置的 userdata.get 函数从 Google Colab Secrets 中获取 OPEN_AI_KEY 和 GPT_MODEL。

• 然后，我们使用 os.environ 函数设置 OPEN AI KEY 和 GPT-4o 模型。

• 在完成上述两步后，使用该模型创建 Agent 应该不会有任何问题。

Agent 及其角色

通过 Agent 类，我们可以通过提供以下属性来创建一个 Agent：role，goal，backstory 和 memory。

只有 Agent 1 或 Video Analyzer 具有额外的属性：tools 和 allow_delegation。

大多数属性是自解释的，但我们还是来了解它们的具体含义。

• role 类似于职位名称，定义了 Agent 的具体角色。例如，Agent 1 的角色是主题研究员。

• goal 告诉 Agent 其角色的具体目标。

• backstory 进一步详细说明了 Agent 的角色，使其更加具体。

• memory 属性是一个布尔值。设置为 True 时，允许 Agent 记住、推理并从过去的互动中学习。

• tools 是 Agent 执行任务时使用的工具列表。

• allow_delegation 是一个布尔值，表示 Agent 的结果是否必须交给其他 Agent 进一步处理。

现在，让我们开始创建所有 Agent。

但是，在此之前，我们设置需要由第一个 Agent 使用的工具，以探索我的个人 YouTube 频道。

这是通过提供句柄 @techwithzoum 的 YouTubeChannelSearchTool 类实现的。

# The tool used by the topic researcher  
youtube_tool = YoutubeChannelSearchTool(youtube_channel_handle='@techwithzoum')

1、Agent1 — 主题研究员

topic_researcher = Agent(  
    role='Topic Researcher',  
    goal='Search for relevant videos on the topic {topic} from the provided YouTube channel',  
    verbose=True,  
    memory=True,  
    backstory='Expert in finding and analyzing relevant content from YouTube channels, specializing in AI, Data Science, Machine Learning, and Generative AI topics.',  
    tools=[youtube_tool],  
    allow_delegation=True  
)

• 我们首先将该 Agent 的角色定义为 Topic Researcher。

• 然后，我们要求 Agent 使用提供的 {topic} 查找提到该主题的相关视频。

• 最后，我们将第一个 Agent 定义为使用 YouTube 搜索工具查找和分析关于 AI、数据科学、机器学习和生成式 AI 主题的相关内容的专家。

在当前 Agent 定义中，后续 Agent 的定义与此相似，只是属性值有所不同。一旦理解了这一点，后续 Agent 的定义就不再需要解释。

2、Agent 2 — 博客撰写者

blog_writer = Agent(  
    role='Blog Writer',  
    goal='Write a comprehensive blog post from the transcription provided by the Topic Researcher, covering all necessary sections',  
    verbose=True,  
    memory=True,  
    backstory='Experienced in creating in-depth, well-structured blog posts that explain technical concepts clearly and engage readers from introduction to conclusion.',  
    allow_delegation=False  
)

3、Agent 3 — LinkedIn 帖子创建者

# LinkedIn Post Agent  
linkedin_post_agent = Agent(  
    role='LinkedIn Post Creator',  
    goal='Create a concise LinkedIn post summary from the transcription provided by the Topic Researcher.',  
    verbose=True,  
    memory=True,  
    backstory='Expert in crafting engaging LinkedIn posts that summarize complex topics and include trending hashtags for maximum visibility.',  
    allow_delegation=False  
)

4、智能体 4 — Twitter 帖子创建者

twitter_agent = Agent(  
    role='Twitter Content Creator',  
    goal='Create a short tweet from the transcription provided by the Topic Researcher that capture key points and insights',  
    verbose=True,  
    memory=True,  
    backstory='Specializes in distilling complex information into concise, impactful tweets that resonate with a tech-savvy audience.',  
    allow_delegation=False  
)  

我们注意到最后三个智能体都不再委托任务，这是因为它们的结果不需要被其他 Agent 处理。

完美！现在我们的 Agent 已经准备好了解对它们的期望了，这是通过 Task 类来实现的。

任务

人类在接到任务指示后会执行任务来交付结果。

同样，Agent 也需要执行任务并交付结果，所需的属性如下：

• description 对应需要 Agent 执行的任务的明确描述。描述越清晰，模型的输出就越好。

• expected_output 是对 Agent 预期结果的文本描述。

• agent 是执行特定任务的 Agent 占位符。

• tools 类似于角色定义部分，并非每个 Agent 都使用工具。在我们的用例中，只有主题研究员使用了工具。

• output_file 是文件名及其格式。仅对需要将任务结果保存为文件的 Agent 指定，例如 Markdown 文件，博客撰写者的文件名可以是 blog-post。md。

接下来，我们来看这些任务的 Python 实现。

1、Agent 1 — 主题研究员

research_task = Task(  
    description="Identify and analyze videos on the topic {topic} from the specified YouTube channel.",  
    expected_output="A complete word by word report on the most relevant video found on the topic {topic}.",  
    agent=topic_researcher,  
    tools=[youtube_tool]  
)

2、Agent 2 — 博客撰写者

blog_writing_task = Task(  
    description=""" Write a comprehensive blog post based on the transcription provided by the Topic Researcher.  
                    The article must include an introduction , step-by-step guides, and conclusion.  
                    The overall content must be about 1200 words long.""",  
    expected_output="A markdown-formatted of the blog",  
    agent=blog_writer,  
    output_file='./data/blog-post.md'  
)

3、Agent 3 — LinkedIn 帖子创建者

linkedin_post_task = Task(  
    description="Create a LinkedIn post summarizing the key points from the transcription provided by the Topic Researcher, including relevant hashtags.",  
    expected_output="A markdown-formatted of the LinkedIn post",  
    agent=linkedin_post_agent,  
    output_file='./data/linkedin-post.md'  
)

4、Agent 4 — Twitter 帖子创建者

twitter_task = Task(  
    description="Create a tweet from the transcription provided by the Topic Researcher, including relevant hastags.",  
    expected_output="A markdown-formatted of the Twitter post",  
    agent=twitter_agent,  
    output_file='./data/tweets.md'  
)

对于每个 Agent，属性都是自解释的，其结果为：

• 第一个 Agent 生成的结果是供后三个 Agent 使用的原始文本数据。

• 第二个 Agent 的结果是一个名为 blog-post.md 的 Markdown 文件。

• 第三个 Agent 的结果是一个名为 linkedin-post.md 的 Markdown 文件。

• 最后一个 Agent 的结果也是一个名为 tweets.md 的 Markdown 文件。

#05

让 Agent 开始工作

最后，我们协调 Agent 团队，按照如下方式执行任务：

my_crew = Crew(  
    agents=[topic_researcher, linkedin_post_agent, twitter_agent, blog_writer],  
    tasks=[research_task, linkedin_post_task, twitter_task, blog_writing_task],  
    verbose=True,  
    process=Process.sequential,  
    memory=True,  
    cache=True,  
    max_rpm=100,  
    share_crew=True  
)

• agents 对应于我们所有 Agent 的列表。

• tasks 是每个 Agent 需要执行的任务列表。

• 我们将 verbose 设置为 True 以查看完整的执行跟踪。

• max_rpm 是我们的团队为避免速率限制而每分钟最多可以执行的请求数。

• 最后，share_crew 表示 Agent 共享资源来执行任务。这对应于第一个 Agent 与其他 Agent 共享其响应。

在协调了 Agent 之后，是时候通过 kickoff 函数触发它们了，该函数接收一个输入字典作为参数。在这里，我们搜索的是我录制的关于 GPT3.5 Turbo 微调与图形界面的一个视频。

topic_of_interest = 'GPT3.5 Turbo Fine-tuning and Graphical Interface'  
result = my_crew.kickoff(inputs={'topic': topic_of_interest})

成功执行上述代码将生成我们上面指定的三个 Markdown 文件。

以下是每个文件内容的结果显示。作为录制视频的人，这些内容与教程中涉及的内容完全一致。

博客 Agent 未能提供百分之百的分步指南，用户在执行代码时可能会遇到问题，但它提供了对教程范围的极好理解。

对于 LinkedIn 和 Twitter 帖子，结果非常出色！

你可以在下面链接中查看所有文件的内容。

https://github.com/keitazoumana/LLMs/tree/main/ai_agents_outputs

#06

评估 Agent

我对 Agent 的上述评估基于我对内容的个人熟悉程度。然而，在投产之前，需要更客观且可扩展的评估方法。

以下是一些有效评估这些 AI Agent 的策略。

• 基准测试可以用来评估每个 Agent 在不同任务上的表现，使用已建立的数据集如 GLUE 和 FLASK，可以进行与不同最先进模型的标准化比较。

• 事实准确性测量评估 Agent 在多个领域提供事实性回答的能力。

• 上下文感知相关性评分可以用来量化 Agent 的响应与给定提示词的对齐程度。

可以利用多个框架来执行这些评估，其中包括：

• DeepEval，这是一个开源工具，用于量化 LLM 在不同指标上的性能。

• MMLU（大规模多任务语言理解）是一个测试模型在零样本和单样本设置下的多学科知识的框架。

• OpenAI evals 也是一个用于评估 LLM 或任何基于 LLM 系统的框架。

#07

总结

本文简要介绍了如何利用 AI Agent 有效完成高级任务，而不是让一个大语言模型单打独斗。

AI大模型学习福利

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版优快云大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版优快云大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版优快云大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版优快云大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享

四、AI大模型商业化落地方案

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版优快云大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。