基于Python的自然语言处理系列（52）：NLP中的Agent

        自然语言处理（NLP）中的Agent概念日益受到关注。Agent的核心思想是使用语言模型来选择“一个动作序列”以执行相应任务。与预设好执行步骤的“链（chains）”不同，Agent基于语言模型作为推理引擎来动态决定所采取的动作及其顺序。

        在Agent架构中，几个关键组成部分包括Agent本身、工具（Tools）、AgentExecutor等。

环境设置

        首先，我们需要导入必要的库和模型，并配置设备。

import langchain
import os
import torch

# 设置GPU设备
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

        然后，我们加载语言模型，并使用LangChain的HuggingFacePipeline集成实现文本生成。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, pipeline
from langchain import HuggingFacePipeline

model_id = "models/fastchat-t5-3b-v1.0"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_id, device_map=