24、构建不同类型的AI代理：从基础到高级应用

构建不同类型的AI代理：从基础到高级应用

在AI的世界里，代理（Agent）是实现各种复杂任务的关键组件。它们能够理解用户的需求，自主地进行决策，并通过调用不同的工具来完成任务。本文将详细介绍几种不同类型的AI代理，包括ReAct代理、Self-Ask代理、具备自主决策能力的任务管理代理，以及能够使用多种工具的智能代理，并给出相应的代码实现和使用示例。

1. ReAct代理

ReAct代理是一种强大的工具，它能够在AI应用中实现ReAct逻辑，使代理能够根据收集到的信息进行推理和行动。

1.1 安装必要的库

首先，确保你已经安装了必要的库，这里我们将使用LangChain、Tavily Search和OpenAI。可以使用以下代码进行导入：

from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_openai import OpenAI

1.2 初始化工具

接下来，为ReAct代理加载一些工具。在这个例子中，我们将使用Tavily Search让代理能够在线搜索信息：

tools = [TavilySearchResults(max_resul