我们讲一下从零开始如何实现一个 Agent。 让大家知道事情最原始最核心的样子是什么样。
说起 Agent 框架，大家可能觉得很复杂吧，其实核心逻辑很简单，简单的让你觉得不是 Agent。 今天先和大家一起从零实现 AI 代理，只用到 Python 和 OpenAI。
ReAct
我们用 ReAct 来实现 AI 代理。 ReAct 是「Reason - Act」 的意思。
简单的描述一下流程就是：
-
• 用户给出问题
-
• AI 分析原因
-
• 调用工具行动
-
• 观察行动结果
-
- • 如果满足问题，那么就结束了
- • 如果不满足，重复第二步，最后直到问题的解决。
ReAct我们之前讲《提示工程》和《LangChain入门》的时候都提到过，注明的的开源框架 LangChain 可以说就是整个在 ReAct 实现的。 ReAct 方法加上提示语，在加上一个个的工具，慢慢构成了 LangChain 庞大的生态。
实现
引入 OpenAI 和一些基础类库：
import openai
import re
import httpx
import os
from dotenv import load_dotenv
_ = load_dotenv()
from openai import OpenAI
创建 OpenAI 客户端，
client = OpenAI()
简答测试一下问答能力，
chat_completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello world"}]
)
chat_completion.choices[0].message.content
可能会输出：
'你好，您需要什么帮助？'
Agent 类
下面实现一个 Python Agent 代理类，我们后面的代理都基于这个类实现。 __call__ 表示对象本身的调用。
class Agent:
def __init__(self, system=""):
self.system = system
self.messages = []
if self.system:
self.messages.append({"role": "system", "content": system})
def __call__(self, message):
self.messages.append({"role": "user", "content": message})
result = self.execute()
self.messages.append({"role": "assistant", "content": result})
return result
def execute(self):
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
temperature=0,
messages=self.messages)
return completion.choices[0].message.content
我们使用 gpt-40 模型，并定义了一个 execute 方法，来调用大模型。
编写提示语，这个提示语完成了 ReAct 指令，我们如果要自行实现 Agent，都可以以这个提示语为模块进行修改和扩展：
prompt = """
你在一个思考、行动、暂停、观察的循环中运行。
在循环结束时，你输出一个答案
使用思考来描述你对所问问题的想法。
使用行动来运行其中一个可用的操作 - 然后返回暂停。
观察将是运行这些操作的结果。
你可用的操作是：
计算：
例如计算：4 * 7 / 3
运行计算并返回数字 - 使用 Python，因此请确保在必要时使用浮点语法
平均狗体重：
例如平均狗体重：牧羊犬
在给定品种的情况下返回狗的平均体重
示例会话：
问题：斗牛犬的体重是多少？
想法：我应该使用 average_dog_weight 来查看狗的体重
动作：average_dog_weight：斗牛犬
暂停
您将再次收到以下信息：
观察：斗牛犬重 51 磅
然后您输出：
答案：斗牛犬重 51 磅
""".strip()
定义 Action
思考和推理有了，记下来我们定一下动作。Agent 有了行动的能力，无论是执行函数还是调用工具， Agent 才完整。
定义两个动作进行运算或者计算平均体重：
- • calculate
- • average_dog_weight
把所有的动作到放到 known_actions 里面，这样我们就可以根据动作名称执行相应的动作了。
def calculate(what):
return eval(what)
def average_dog_weight(name):
if name in "Scottish Terrier":
return("Scottish Terriers average 20 lbs")
elif name in "Border Collie":
return("a Border Collies average weight is 37 lbs")
elif name in "玩具贵宾犬":
return("玩具贵宾犬的平均体重为 7 磅")
else:
return("An average dog weights 50 lbs")
known_actions = {
"calculate": calculate,
"average_dog_weight": average_dog_weight
}
Agent 实例
提问玩具贵宾犬的重量：
abot = Agent(prompt)
result = abot("玩具贵宾犬有多重？")
print(result)
根据我们的提示语，可以看到
想法：我应该使用平均狗体重动作来查找玩具贵宾犬的平均体重。
动作：average_dog_weight：玩具贵宾犬
暂停
可以看到，Agent 返回了动作 average_dog_weight，我们手动调用一下这个方法：
result = average_dog_weight("玩具贵宾犬")
得到输出：
玩具贵宾犬的平均体重为 7 磅
我们把观察到的结果发送给 Agent:
next_prompt = "Observation: {}".format(result)
abot(next_prompt)
查看最终结果 abot.messages[-1]：
{'role': 'assistant',
'content': 'Answer: 玩具贵宾犬的平均体重为 7 磅'}
到这里，我们就重现了一次 ReAct 的整个过程，但是每种不足的是，调用现实世界函数是我们手动调用的。
也就是每次观察 LLM 输出，再反馈给 Agent 都要手动参与，也就是 average_dog_weight 这一步。
自动调用
如果把 Agent 支持的函数都改成自动调用，那么 Agent 不就可以自己做事情了么。
我们编写一个循环，用正则解析LLM回答，最大尝试次数为 5 ，自动进行上面的步骤。
action_re = re.compile('^Action: (\w+): (.*)$') # python regular expression to selection action
def query(question, max_turns=5):
i = 0
bot = Agent(prompt)
next_prompt = question
while i < max_turns:
i += 1
result = bot(next_prompt)
print(result)
actions = [
action_re.match(a)
for a in result.split('\n')
if action_re.match(a)
]
if actions:
# There is an action to run
action, action_input = actions[0].groups()
if action not in known_actions:
raise Exception("Unknown action: {}: {}".format(action, action_input))
print(" -- running {} {}".format(action, action_input))
observation = known_actions[action](action_input)
print("Observation:", observation)
next_prompt = "Observation: {}".format(observation)
else:
return
再一次进行提问：
question = """我有两只狗，一只边境牧羊犬和一只苏格兰梗犬。
它们的总体重是多少"""
query(question)
可以看到大致如下的输出：
想法：我需要找到边境牧羊犬和苏格兰梗的平均体重，然后将它们加在一起得到总体重。
动作：average_dog_weight：边境牧羊犬
暂停
-- 运行 average_dog_weight 边境牧羊犬
观察：边境牧羊犬的平均体重为 37 磅
想法：现在我需要找到苏格兰梗的平均体重。
动作：average_dog_weight：苏格兰梗
暂停
-- 运行 average_dog_weight 苏格兰梗
观察：苏格兰梗平均体重 20 磅
想法：我现在知道了两只狗的平均体重。我将把它们加在一起得到总体重。
动作：计算：37 + 20
暂停
-- 运行计算 37 + 20
观察：57
答案：边境牧羊犬和苏格兰梗的总体重为 57 磅。
这个过程是不是很熟悉，和 LangChain 的调用过程基本一致。
总结
前面演示的例子是不是看起来挺玩具的。
其实原理都没有太多变化，基于这个应用你就可以扩展出来很多实用或者有趣的东西。
- • 比如你想查询天气，可以写一个
get_weature的 行为， - • 如果你每天的工作日志都存下来并且可查，就可以实现一个自动编写发送周报的行为，
- • 对接地图API，查询交通情况，
- • 物联网对接，控制家里的电器开关。
换句话说，用程序能做的事情大致都可以用自然语言和大模型在外面包装一层，形成 Agent 的能力。
当然，这还只是开始。
如何学习大模型
现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。
作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。
我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。
一、AGI大模型系统学习路线
很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。
二、AI大模型视频教程
三、AI大模型各大学习书籍
四、AI大模型各大场景实战案例
五、结束语
学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。
再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。
因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。
扫一扫
966
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
