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大模型agent的构建

news 来源：原创 2025/5/16 17:39:13

重点：通过langchain 调用定义的工具或api

1. 明确Agent的核心目标

应用场景：确定Agent的用途（如客服、个人助手、数据分析、自动化流程等）。
输入输出：定义输入形式（文本、语音、图像等）和 输出动作（生成文本、调用API、控制设备等）。
性能指标：设定评估标准（响应速度、准确性、任务完成率等）。

2. Agent的核心架构

典型的Agent架构包括以下模块：

(1) 感知模块（Perception）

功能：接收多模态输入（文本、语音、图像等），转化为大模型可处理的格式。
工具：
- 文本：直接输入大模型。
- 语音：ASR模型（如Whisper）。
- 图像：多模态大模型（如GPT-4V）或专用模型（CLIP）。
示例：用户语音输入 → Whisper转为文本 → 输入大模型。

(2) 处理核心（大模型）

功能：推理、决策、生成响应。
关键能力：
- 上下文理解：通过Prompt Engineering注入历史对话或知识。
- 任务分解：用Chain-of-Thought（思维链）或ReAct框架拆分复杂任务。
- 工具调用：通过函数调用（如OpenAI的tools参数）触发外部API。
示例：用户问“北京天气如何？” → 模型生成函数调用get_weather(location="北京")。

(3) 记忆模块（Memory）

短期记忆：保存对话上下文（如通过对话历史注入Prompt）。
长期记忆：用向量数据库（如Pinecone、FAISS）存储知识，支持检索增强生成（RAG）。
示例：用户问“上次提到的项目进展如何？” → 检索数据库获取历史记录。

(4) 决策与执行模块（Action）

工具库：定义可调用的API、函数或工具（如搜索引擎、计算器、邮件发送）。
执行逻辑：
1. 大模型生成工具调用指令（如JSON格式）。
2. 解析指令并执行（如调用天气API）。
3. 将执行结果返回给大模型生成最终响应。
示例：模型生成{"tool": "search", "query": "2024年奥运会举办地"} → 调用搜索引擎 → 返回结果 → 模型总结答案。

(5) 反馈与优化

实时监控：记录Agent的决策过程和结果。
评估指标：人工反馈或自动评估（如任务成功率）。
迭代优化：通过微调模型、调整Prompt或工具库提升性能。

3. 关键技术实现

(1) Prompt Engineering

系统提示词（System Prompt）：定义Agent的角色和能力。

"你是一个客服助手，负责回答用户问题。若需要查询订单，请调用 get_order_status API。"
思维链（Chain-of-Thought）：引导模型分步思考。
ReAct框架：将任务拆解为 Thought → Action → Observation 循环。

(2) 工具调用与函数嵌入

OpenAI Function Calling：让模型生成结构化工具调用请求。
LangChain Tools：通过 预定义工具链（如SerpAPI、WolframAlpha）扩展能力。

(3) 检索增强生成（RAG）

将用户问题与向量数据库中的知识匹配，注入到Prompt中提升准确性。

(4) 多Agent协作

多个Agent分工协作（如一个负责规划任务，一个负责执行）。

4. 开发工具与框架

LangChain：快速集成大模型、记忆模块和工具库。
AutoGPT：自动化任务分解和执行的参考实现。
HuggingFace Agents：基于开源模型的Agent框架。
自定义开发：使用Python + FastAPI + 向量数据库（如Chroma）。

5. 示例：天气查询Agent

描述信息很重要，用于调用工具的基础。

# 伪代码示例（使用LangChain和OpenAI）
from langchain.agents import AgentExecutor, Tool
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义工具：查询天气的API
def get_weather(location: str) -> str:
    return f"{location}的天气是25℃，晴。"

tools = [
    Tool(
        name="get_weather",
        func=get_weather,
        description="查询某地天气，输入参数是地点名称（如'北京'）"
    )
]

# 初始化Agent
agent = AgentExecutor.from_agent_and_tools(
    agent=ChatOpenAI(model="gpt-4").bind(tools=tools),
    tools=tools
)

# 用户输入
response = agent.invoke("北京今天天气如何？")
print(response["output"])  # 输出：北京的天气是25℃，晴。