打造高效AI助手的秘密武器 - Parlant
通过 Parlant 构建有效的 LLM Agent
在人工智能的快速进步中,构建高效、可靠的 AI Agent 一直是开发者面临的巨大挑战。即便是经过严密测试的 AI Agent,在真实用户的使用场景中也往往会失去控制,导致无法预测的行为和不必要的错误。这种现象的频繁出现,让无数开发者感到困惑。Parlant 应运而生,重新定义了 LLM Agent 的开发理念,确保它们能够按照指令执行任务,真正为用户提供帮助。
🎯 开发者所面临的问题
在使用常规 AI 框架的过程中,开发者常常遭遇以下问题:
- ❌ 代理忽略了被精心编写的系统提示
- ❌ 在关键时刻产生虚假回应
- ❌ 无法一致地处理边缘案例
- ❌ 每次对话都像是在掷骰子
如果这些情况让你感到熟悉,你并不孤单。这些都是在生产环境下构建 AI Agent 的最大痛点。
⚡ 解决方案:教学原则而非纠结提示
Parlant 的一个显著优势是,它改变了 AI 代理开发的游戏规则。开发者无需再寄希望于 LLM 准确执行指示,Parlant 确保它这么做。
# 传统方法:寄希望于成功 🤞
system_prompt = "你是一个友好的助手。请遵循这 47 条规则……"# Parlant 方法:确保合规性 ✅
await agent.create_guideline(condition="客户询问退款",action="首先检查订单状态以确定是否符合条件",tools=[check_order_status],
)
Parlant 为用户提供了构建客户面向代理所需的所有结构。以下是其核心功能:
- 客户旅程 (Journeys):定义清晰的客户体验和代理应在每一步的响应方式。
- 行为指南 (Behavioral Guidelines):轻松制作代理行为;Parlant 将根据上下文匹配相关元素。
- 工具使用 (Tool Use):将外部 API、数据获取器或后端服务附加到特定的交互事件。
- 领域适应 (Domain Adaptation):教你的代理领域专用术语,制作个性化的响应。
- 固定回复 (Canned Responses):使用答复模板来消除虚假回答,确保样式一致性。
- 可解释性 (Explainability):了解每条指南为何及何时被匹配和遵循。
🚀 60 秒内启动你的代理
启动一个代理的过程异常简单。以下是快速安装和创建代理的示例代码:
pip install parlant
import parlant.sdk as p@p.tool
async def get_weather(context: p.ToolContext, city: str) -> p.ToolResult:# 您的天气 API 逻辑return p.ToolResult(f"{city} 天气晴朗,72°F")@p.tool
async def get_datetime(context: p.ToolContext) -> p.ToolResult:from datetime import datetimereturn p.ToolResult(datetime.now())async def main():async with p.Server() as server:agent = await server.create_agent(name="WeatherBot",description="友好的天气助手")await agent.create_variable(name="current-datetime", tool=get_datetime)await agent.create_guideline(condition="用户询问天气",action="获取当前天气并提供友好的建议",tools=[get_weather])# 🎉 测试界面就绪,访问 http://localhost:8800# 集成官方 React 组件到你的应用中。if __name__ == "__main__":import asyncioasyncio.run(main())
使用上述简单的代码,您的代理就能正常运行并遵循设定的规则。
🎬 查看演示效果
🔥 为什么开发者们正在转向 Parlant
传统 AI 框架 | Parlant |
---|---|
编写复杂的系统提示 | 用自然语言定义规则 |
希望 LLM 遵循提示 | 确保 规则合规 |
调试不可预测的行为 | 预测性、一致性行为 |
通过提示工程实现扩展 | 通过添加指南实现扩展 |
对可靠性抱有希望 | 从第一天起即可投入生产 |
🎯 适用于多个场景
Parlant 专为各种行业设计,以下是适用场景:
金融服务 | 医疗保健 | 电子商务 | 法律科技 |
---|---|---|---|
合规优先设计 | 符合 HIPAA 规定的代理 | 大规模客户服务 | 精确法律指导 |
内置风险管理 | 患者数据保护 | 订单处理自动化 | 文档审核帮助 |
🛠️ 企业级功能
Parlant 还提供了一系列企业级功能,让您的代理更加强大:
- 🧭 对话旅程:引导客户逐步达成目标
- 🎯 动态指南匹配:上下文感知的规则应用
- 🔧 可靠的工具集成:API、数据库及外部服务
- 📊 对话分析:深入洞察代理行为
- 🔄 迭代改进:不断提升代理响应
- 🛡️ 内置保护:防止虚假回答和离题响应
- 📱 React 组件:可直接嵌入任何 Web 应用的聊天 UI
- 🔍 完全可解释性:了解代理所做每个决策
📈 超过 8,000 名开发者正在构建更好的 AI
使用 Parlant 的公司包括:
金融机构 • 医疗服务提供者 • 法律事务所 • 电子商务平台
🌟 开发者的评价
“迄今为止,我遇到过的最优雅的对话 AI 框架!使用 Parlant 开发是一种纯粹的乐趣。” — Vishal Ahuja,摩根大通客户面对的对话 AI 高级主管
🏃♂️ 快速启动路径
🎯 我想亲自测试 | → 5分钟快速启动 |
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🤝 社区与支持
- 💬 Discord 社区 - 与团队和社区进行互动
- 📖 文档 - 综合指南和示例
- 🐛 GitHub Issues - 错误报告和功能请求
- 📧 直接支持 - 直接联系团队
📄 许可证
Apache 2.0 - 可在任何地方使用,包括商业项目。
通过 Parlant,你可以构建既实用又易用的 AI 代理,成功解决开发者在日常开发中的痛点。对于需要强大客户交互能力的项目,Parlant 提供了无与伦比的灵活性和可靠性,值得每位 AI 开发者尝试。
同类项目介绍
与 Parlant 类似的开源项目包括:
-
Rasa - 提供一个强大的框架用于构建对话式 AI,支持自然语言理解和对话管理,但需要更多的工程时间来设置和适配模型。
-
Dialogflow - 谷歌的自然语言处理平台,支持语音和文字输入,但在自定义行为方面相对有限。
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Microsoft Bot Framework - 微软的全面框架,可以构建针对特定场景的聊天机器人,但初学者学习曲线较陡。
这些项目都有各自的特点,在不同的应用场景中发挥着重要作用,开发者可以根据项目需求选择最合适的工具来构建其 AI 代理。