【AI大模型】深入理解Agent：从0实现function call

Function的调用时Agent实现很重要的一步，只有了解了这个原理才可以更好的创建Agent。

我将不使用任何langchain等框架或者coze等平台，从0开始构建一个可以调用function的Agent。

源代码已经上传github：github.com/astordu/age…

一、场景

Agent的目标：可以回答关于天气的问题。 用到的function：调用某地方的天气情况，并且反馈

流程： 1.思考： 用户输入问题，模型先对问题进行分析 2.行动： 如果问到了天气问题，则分析出需要调用的function以及function要传入的参数 3.响应：function返回后，将答案整理好回复给用户。

函数自定：

1. 我们先定义一个获取天气的函数（属于Tools中的一个，这里用于演示，不做真实调用）：

        def get_weather(location):
                return "天气晴朗"
   
   

2. 再定义一个大模型的发送信息的方法：

    def send_messages(messages):
            response = client.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat",
            messages=messages
            )
            return response.choices[0].message
   
    client = OpenAI(
            api_key="<你的deepseek的key>",
            base_url="https://api.deepseek.com",
    )
   
   

二、设计思路

从“用户提出问题”到“思考”到“响应”其实是调用了多次LLM模型。

所以我们要求模型按照顺序去调用LLM：

你在运行一个“思考”，“工具调用”，“响应”循环。每次只运行一个阶段

1.“思考”阶段：你要仔细思考用户的问题
2.“工具调用阶段”：选择可以调用的工具，并且输出对应工具需要的参数
3.“响应”阶段：根据工具调用返回的影响，回复用户问题。

已有的工具如下：
get_weather：
e.g. get_weather:天津
返回天津的天气情况

Example：
question：天津的天气怎么样？
thought：我应该调用工具查询天津的天气情况
Action：
{
	"function_name":"get_response_time"
	"function_params":{
		"location":"天津"
	}
}
调用Action的结果：“天气晴朗”
Answer:天津的天气晴朗

上边的逻辑正好可以当作system的提示语：

system="""
	你在运行一个“思考”，“工具调用”，“响应”循环。每次只运行一个阶段
	
	1.“思考”阶段：你要仔细思考用户的问题
	2.“工具调用阶段”：选择可以调用的工具，并且输出对应工具需要的参数
	3.“响应”阶段：根据工具调用返回的影响，回复用户问题。
	
	已有的工具如下：
	get_weather：
	e.g. get_weather:天津
	返回天津的天气情况
	
	Example：
	question：天津的天气怎么样？
	thought：我应该调用工具查询天津的天气情况
	Action：
	{
		"function_name":"get_response_time"
		"function_params":{
			"location":"天津"
		}
	}
	调用Action的结果：“天气晴朗”
	Answer:天津的天气晴朗
"""

第一步，向模型提问一个问题

question="北京天气怎么样"

messages = [{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": question}]

message = send_messages(messages)
print(f"Model-1th>\n {message.content}")

返回值：

Model-1th>
 thought：我应该调用工具查询北京的天气情况
Action：
{
        "function_name":"get_weather",
        "function_params":{
                "location":"北京"
        }
}

可以看出模型已经进行了思考，并且返回了可以调用的工具了

第二步，如果从“第一步”的返回值中可以提取调用工具的json

第三步，调用真实工具,获取真实结果(这里是伪代码)

    invoke_function(**function_name,**function_params)

第四步，将工具调用的结果追加到message中，一起给到模型，让它总结回答：

messages.append({"role": "assistant", "content": f"调用Action的结果:{tianqi}"})
message = send_messages(messages)

print(f"Model-2th>\n {message.content}")

返回值：

Model-2th> 
北京今天的天气晴朗。

三、tools功能的演进

随着LLM调用工具的普及，这种调用方法集成在大模型api接口中就变得越重要。

大部分模型厂商已经支持了function call，下面是deepseek工具调用的一个例子[1]：

response = client.chat.completions.create(
	model="deepseek-chat",
	messages=messages,
	tools=tools
)

其中 tools是可以供模型选择的工具。

写在最后

从0开发写function的逻辑，需要让模型思考、观察、行动。其实这个流程的循环其实就是ReAct框架的原理。

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
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