21、探索智能代理：从基础到高级应用

探索智能代理：从基础到高级应用

1. 初始化与运行代理

在使用代理时，首先要进行初始化操作。以下是初始化代理的代码示例：

agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

这里使用了加载好的工具、语言模型以及 “zero-shot-react-description” 代理类型来初始化代理。 verbose=True 参数可开启详细输出，方便我们观察代理的运行过程。

接下来，我们可以使用一个查询来运行代理。示例查询如下：

query = “A software company is planning to develop a new mobile app. They estimate that the initial development cost will be $200,000, and the app will generate a monthly revenue of $15,000. The company wants to know how many months it will take to break even on their investment, assuming a monthly maintenance cost of $5,000. Can you help calculate the breakeven point?”

然后运行代理并存储响应：

response = agent.run(query)

最后打印代理的响应：

print(response)

2. 运行代码后的结果分析

当我们运行上述代码后，会得到一系列详细的输出，展示了代理解决问题的过程。以下是代理解决问题的步骤：
1. 确定需求 ：代理首先意识到需要找到盈亏平衡分析的公式，于是决定使用 “search” 工具来获取相关信息。
2. 获取公式 ：搜索结果提供了盈亏平衡分析的基本公式，即盈亏平衡点 = 固定成本 ÷ (单位收入 - 单位可变成本)。
3. 确定参数 ：代理从查询中识别出相关信息，将初始开发成本（$200,000）作为固定成本，月收入（$15,000）作为单位收入，月维护成本（$5,000）作为单位可变成本。
4. 进行计算 ：代理使用计算器工具应用盈亏平衡分析公式，计算 $200,000 / ($15,000 - $5,000)。
5. 得出结果 ：计算器返回结果 20，表明需要 20 个月才能实现盈亏平衡。
6. 给出答案 ：代理提供最终答案，说明在给定的初始开发成本、月收入和月维护成本下，软件公司需要 20 个月才能在新移动应用的投资上实现盈亏平衡。

这个示例展示了代理如何处理需要信息检索和数学计算的业务相关查询。代理的思维过程和行动在详细输出中清晰可见，体现了其逐步解决问题的方法。

3. 代理与链的对比

为了更好地理解代理的优势，我们将其与链进行对比：
| 类型 | 适用场景 | 特点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 链 | 固定序列的操作，步骤预先定义 | 适合步骤明确、固定的任务 |
| 代理 | 更复杂和开放式的任务，需要动态决策和适应性 | 能够根据具体情况灵活选择工具和方法 |

4. 关键要点总结

• 代理是能够感知、推理和行动以实现特定目标的自主实体，非常适合处理复杂和动态的任务。
• 代理可以根据接收到的查询选择工具、做出决策并采取行动，其思维过程和行动在详细输出中可见。
• 代理可用于各种领域，如内容生成、任务自动化和智能搜索等。

5. 设计和实现代理

在设计和实现代理时，我们需要考虑以下几个方面：
- 定义代理的目标 ：明确代理要解决的问题、是否需要与其他代理协作、需要执行的任务以及所需的工具和资源。例如，创建一个餐厅推荐代理，其目标可以是帮助用户根据美食偏好和预算限制，在指定城市中发现顶级餐厅。
- 理解核心概念 ：
- AgentAction ：表示代理应采取的行动，包含工具名称和工具输入。
- AgentFinish ：表示代理完成任务后返回给用户的最终结果。
- Intermediate Steps ：代理在当前运行过程中对先前行动及其相应输出的记录，用于传递信息和构建后续操作。

以下是一个使用这些组件的代码示例：

from langchain_core.agents import AgentAction, AgentFinish

# Create an AgentAction
action = AgentAction(tool="search", tool_input="What is the annual revenue of Amazon in 2023?")

# Perform the action and get the output
output = perform_action(action)

# Store the intermediate step
intermediate_steps = [(action, output)]

# Create an AgentFinish with the final output
final_output = AgentFinish(return_values={"output": "The annual revenue of Amazon is 574.8 billion."})

6. 不同类型的代理

LangChain 提供了多种类型的代理，每种代理都有其独特的特点和适用场景：
- Zero-Shot-React 代理 ：能够在没有预先训练的情况下，根据工具描述做出决策。
- 结构化聊天代理 ：适用于需要结构化输出的聊天场景。
- ReAct 代理 ：结合推理和行动，能够更好地处理复杂任务。

7. 工具和工具包的使用

为了提高代理的效率和功能，我们可以使用内置工具和创建自定义工具，并使用工具包将相关工具组合在一起。例如，在餐厅推荐代理中，可能需要以下工具和资源：
- 自然语言理解和生成的语言模型或对话式 AI 框架。
- 餐厅数据库或 API 以获取餐厅信息。
- 用于数据操作、过滤和排名的库。
- 与外部服务集成以获取评论、评级和联系信息。

8. 添加内存

为了使代理能够记住先前的交互并在多个对话中保持上下文，我们可以添加内存功能。通过实现内存功能并使用聊天历史记录，可以增强代理的上下文感知和连贯性。

9. 学习目标

通过学习和实践，我们可以实现以下目标：
1. 清晰定义代理的目标。
2. 理解核心代理概念，如 AgentAction、AgentFinish 和中间步骤。
3. 区分不同类型的代理及其适用场景。
4. 使用 LangChain 实现基本和高级代理。
5. 使用内置工具和创建自定义工具来扩展代理的功能。
6. 为代理添加内存以实现上下文感知的对话。

通过以上内容，我们对智能代理有了更深入的了解，包括其初始化、运行、解决问题的过程，以及设计和实现代理的关键要点。希望这些信息能帮助你更好地应用智能代理解决实际问题。

graph LR
    A[开始] --> B[初始化代理]
    B --> C[定义查询]
    C --> D[运行代理]
    D --> E[分析结果]
    E --> F{是否需要更多信息}
    F -- 是 --> C
    F -- 否 --> G[给出最终答案]
    G --> H[结束]

探索智能代理：从基础到高级应用

10. 代理设计的具体操作步骤

在设计代理时，我们可以按照以下步骤进行：
1. 明确问题 ：思考要解决的具体问题是什么。例如，是构建一个协助客户咨询的聊天机器人，还是一个分析数据并提供见解的代理，亦或是基于特定提示生成内容的代理。
2. 考虑协作需求 ：判断代理是否需要与其他代理协作。比如，对于复杂问题，是否需要多个专业代理共同工作，不同代理处理不同方面的问题，以实现更全面或高效的解决方案。
3. 分解任务 ：将问题分解为更小、可管理的任务。确定代理为解决问题需要采取的具体行动，并仔细考虑每个任务的输入和输出要求。
4. 确定工具和资源 ：找出代理需要交互的库、API 和外部服务。评估是否需要集成特定领域的知识或数据库，以及确定符合代理目标的语言模型或预训练模型。

以创建餐厅推荐代理为例，具体步骤如下：
| 步骤 | 操作内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 定义目标：帮助用户根据美食偏好和预算限制，在指定城市中发现顶级餐厅。 |
| 2 | 分解任务：理解用户输入并提取相关信息（城市、美食、预算）；与餐厅数据库或 API 交互以获取餐厅数据；应用过滤和排名算法选择最佳餐厅；生成自然语言响应，展示推荐的餐厅及其详细信息；处理后续问题并根据用户要求提供额外信息。 |
| 3 | 确定工具和资源：需要自然语言理解和生成的语言模型或对话式 AI 框架；餐厅数据库或 API 以获取餐厅信息；用于数据操作、过滤和排名的库；与外部服务集成以获取评论、评级和联系信息。 |

11. 核心概念的深入理解

• AgentAction ：它是一个数据类，代表代理应采取的行动。就像一个蓝图，指导代理的下一步行动。它有两个重要属性：
  • tool ：代理要调用的工具名称，可看作代理使用的特定技能或能力。
  • tool_input ：提供给工具的输入，是让代理有效执行操作所需的信息。
• AgentFinish ：表示代理完成任务后返回给用户的最终结果。它包含一个 return_values 键值映射，用于存储代理的最终输出。通常， return_values 映射包含一个 output 键，其值为代表代理最终响应的字符串。
• Intermediate Steps ：是代理在当前运行过程中对先前行动及其相应输出的记录。它对于将信息传递给未来的迭代至关重要，使代理能够了解已完成的工作并在此基础上继续前进。中间步骤表示为一个元组列表，每个元组包含一个 AgentAction 和其相应的输出，类型为 List[Tuple[AgentAction, Any]] 。

以下是一个更详细的代码示例，展示这些组件的使用：

from langchain_core.agents import AgentAction, AgentFinish

# 创建一个 AgentAction
action = AgentAction(tool="search", tool_input="What is the annual revenue of Amazon in 2023?")

# 模拟执行动作并获取输出
def perform_action(action):
    # 这里应该是实际调用搜索工具的代码，为了示例简单，直接返回一个模拟结果
    return "The annual revenue of Amazon in 2023 is $574.8 billion."

output = perform_action(action)

# 存储中间步骤
intermediate_steps = [(action, output)]

# 创建一个 AgentFinish 并包含最终输出
final_output = AgentFinish(return_values={"output": "The annual revenue of Amazon in 2023 is $574.8 billion."})

12. 不同类型代理的详细对比

代理类型	特点	适用场景
Zero-Shot-React 代理	能够在没有预先训练的情况下，根据工具描述做出决策。	适用于需要快速响应、对新问题进行处理的场景，无需大量的训练数据。
结构化聊天代理	适用于需要结构化输出的聊天场景。	例如，在客服聊天中，需要提供格式化的信息，如订单状态、产品规格等。
ReAct 代理	结合推理和行动，能够更好地处理复杂任务。	处理需要多步骤推理和操作的复杂问题，如数据分析、问题解决等。

13. 工具和资源的选择与集成

在为代理选择工具和资源时，需要考虑以下几点：
1. 功能匹配 ：确保所选工具和资源能够满足代理的任务需求。例如，对于餐厅推荐代理，需要能够获取餐厅信息、进行数据处理和提供自然语言响应的工具。
2. 易用性 ：选择易于集成和使用的工具和资源，以减少开发成本和时间。
3. 性能和可靠性 ：考虑工具和资源的性能和可靠性，确保代理能够稳定运行。

具体的集成步骤如下：
1. 安装和配置 ：根据工具和资源的文档，安装所需的库和软件，并进行必要的配置。
2. 接口调用 ：使用相应的 API 或接口调用工具和资源，实现数据的获取和处理。
3. 测试和优化 ：对集成后的代理进行测试，确保其正常工作，并根据测试结果进行优化。

14. 内存功能的实现

为代理添加内存功能可以增强其上下文感知和连贯性。以下是实现内存功能的步骤：
1. 选择内存类型 ：LangChain 提供了多种内存选项，如 ConversationBufferMemory 。根据代理的需求选择合适的内存类型。
2. 集成内存 ：将选择的内存集成到代理中。在初始化代理时，将内存对象作为参数传递给代理。
3. 使用聊天历史记录 ：在代理与用户的交互过程中，使用聊天历史记录来获取上下文信息，从而更好地理解用户的意图。

以下是一个简单的代码示例，展示如何集成 ConversationBufferMemory ：

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.agents import initialize_agent, ZeroShotAgent
from langchain.llms import OpenAI

# 初始化语言模型
llm = OpenAI(temperature=0)

# 初始化内存
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")

# 定义工具
tools = [...]  # 这里应该是具体的工具列表

# 初始化代理
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=ZeroShotAgent, verbose=True, memory=memory)

# 运行代理
query = "What is the weather like today?"
response = agent.run(query)
print(response)

15. 总结与展望

通过对智能代理的深入学习，我们了解了其初始化、运行、解决问题的过程，以及设计和实现代理的关键要点。智能代理在处理复杂和动态任务方面具有巨大的潜力，可以应用于各种领域，如内容生成、任务自动化和智能搜索等。

在未来，随着技术的不断发展，智能代理的功能将不断增强，应用场景也将更加广泛。我们可以期待智能代理在更多领域发挥重要作用，为我们的生活和工作带来更多的便利和效率。

graph LR
    A[选择代理类型] --> B[确定工具和资源]
    B --> C[设计代理目标和任务]
    C --> D[集成内存功能]
    D --> E[测试和优化代理]
    E --> F[部署和应用代理]