Parlant：打造精准可控的LLM原生对话设计引擎

Parlant：打造精准可控的LLM原生对话设计引擎

parlant The heavy-duty guidance framework for customer-facing LLM agents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/parlant

在当今的智能化时代，对话AI已经成为许多行业的重要组成部分。Parlant，一个LLM原生的对话设计引擎，为开发者提供了前所未有的控制力，确保用户面前的AI Agent能够遵循业务规则，实现自然流畅的对话体验。

项目介绍

Parlant是一个专注于对话AI的引擎，旨在为开发者提供一种简便、高效的方式来创建和管理复杂的对话Agent。它通过行为指导、运行时监督等机制，确保Agent在合规性高、品牌敏感度强的场景中能够精确、一致地执行任务。

项目技术分析

Parlant的核心技术包括一个AI响应引擎，它通过以下步骤来生成对话：

1. 反应会话触发：当Agent需要响应客户时，Parlant的API接收会话触发。
2. 加载域术语：AI响应引擎从GlossaryStore中加载相关术语，确保对话的准确性。
3. 匹配指导：GuidelineProposer根据上下文匹配相关的行为指导。
4. 推断并调用工具：ToolCaller根据指导调用相应的工具来获取必要信息。
5. 定制引导消息：MessageGenerator生成符合指导的响应消息。

这种架构设计不仅提高了Agent的响应质量和效率，还增加了对话的自然度。

项目及技术应用场景

Parlant的应用场景广泛，包括但不限于以下领域：

• 金融服务：在合规性要求极高的金融行业，Parlant能够确保Agent遵守规定，提供准确的咨询服务。
• 医疗通信：Parlant可以帮助Agent在敏感的医疗环境中提供恰当的沟通，保护患者隐私。
• 法律援助：在法律咨询中，Agent需要严格遵守法律规定，Parlant能够确保这一点。
• 品牌敏感客户服务：品牌形象的维护至关重要，Parlant能够确保Agent在对话中传达品牌价值观。
• 个人代言与代表：Parlant可以帮助个人Agent在特定场景中代表用户进行沟通。

项目特点

精准指导

Parlant的核心特点是其指导机制。通过将行为指导结构化，并将每一项指导视为一等实体，Parlant的引擎能够提供前所未有的控制、质量和效率。以下是Parlant的一些关键特点：

• 可靠性：通过实时自我批评，确保每项指导得到遵循。
• 可解释性：提供关于指导在每个实际上下文中的解释，帮助调试和改进。
• 可维护性：通过检测指导之间的潜在冲突，帮助维护一套连贯的指导。

实时控制

Parlant还提供了以下实时控制功能：

• 连贯性检查：在应用新指导之前，检查其与现有指导的冲突。
• 即时查看更改：通过直接更新指导，无需重新训练或部署即可改变行为。
• Git跟踪：通过将配置存储为JSON格式，可以像代码一样管理Agent行为，实现审查、回滚、分支和合并。

部署信心

Parlant确保Agent在扩展复杂性和用例时，保持一致和专注的行为：

• 可靠扩展：根据上下文过滤和选择指导，允许Agent在保持一致行为的同时扩展。
• 轻松调试：通过详细日志输出，有效地跟踪应用的指导及其原因。
• 部署前测试：使用内置的聊天UI测试新行为，确保其在客户面前表现良好。

兼容性

Parlant与所有主流LLM提供商兼容，包括OpenAI、Gemini、Meta Llama 3和Anthropic等。

学习Parlant

要开始使用Parlant，可以访问其官方文档门户，了解更多安装和使用信息。如果在学习过程中遇到问题，可以通过Discord社区寻求帮助。

使用示例

以下是使用Parlant为一个Agent添加指导的示例。这个指导用于在客户提问时，Agent首先询问更多信息：

parlant guideline create \
    --agent-id CUSTOMER_SUCCESS_AGENT_ID \
    --condition "a free-tier customer is asking how to use our product" \
    --action "first seek to understand what they're trying to achieve"

Parlant通过这种细粒度的指导，帮助Agent在对话中实现更自然、更个性化的交互。

总结来说，Parlant是一个强大的对话设计引擎，它为开发者提供了一种新的方式来构建和管理对话AI，确保Agent在复杂多变的业务场景中能够精确、一致地执行任务，同时保持对话的自然流畅。

parlant The heavy-duty guidance framework for customer-facing LLM agents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/parlant