Agent模型原理

Agent可以理解为在某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体，可以将其定义为LLM + memory + planning skills + tool use，即大语言模型、记忆、任务规划、工具使用的集合。
具体的来说:大模型首先会对用户输入的文字进行拆解规划，确定自己的行动路径，接下来评估自己所需要的工具，并且使用api调用工具，得到调用的结果后，再最终输出解决方案。

比赛介绍

此次比赛是阿里云举办的AI创意挑战赛，主旨是设计能够完成一定任务的AI Agent，创作出受欢迎的Agent产品。本次比赛我们会调用开源的通义千问大模型api作为LLM大脑，通过设计Prompt为LLM设定角色，确定LLM的功能，以及自行的创建或者调用第三方的tool，让Agent实现更多的功能。

环境搭建

使用虚拟环境开发qwen-agent，配置环境详细可以看这篇博客。本篇笔记会探讨更多环境搭建的细节。

总体环境搭建的流程如下：

clone agent项目 -> 安装依赖(pip install -r requirement.txt) -> 移动apps/agentfabric文件夹至根目录 -> 运行app.py

git clone https://github.com/modelscope/modelscope-agent.git
cd modelscope-agent  && pip install -r requirements.txt
 && pip install -r demo/agentfabric/requirements.txt

注意此处要install两个项目的requirement.txt文件。

由于实际生产中，使用到大模型需要api的支持，因此我们需要设置api环境变量

1. 设置环境变量 :linux环境下，你可以在终端中运行export MODELSCOPE_API_TOKEN=your-api-key的方式来临时添加环境变量。windows环境下，可以通过设置环境变量功能来直接添加环境变量到系统中。

   • MODELSCOPE_API_TOKEN中填上你的ModelScore SDK令牌，快速获取地址

   • 在DASHSCOPE_API_KEY中填上你的灵积api，[阿里云登录 - 欢迎登录阿里云，安全稳定的云计算服务平台]

2.移动config文件夹中的配置文件，需要注意apps/agentfaric与modelscope-agent文件夹中都有config文件夹，我们需要把他们合并在一起
3.安装环境依赖，开始开发，使用上述命令完成环境搭建后，运行python app.py即可进入agent创建界面。

Agent构建

prompt简介

Prompt是一段文字或代码片段，用于与语言模型进行交互。它是一种启发式的工具，通过提供明确的指令或问题，引导模型生成相关的文本。在Agent构建中，prompt的设计影响了模型对任务的理解和执行方式。

prompt的结构

Prompt的结构通常包括两个重要部分：上下文和任务描述。上下文是指前文或已知信息，而任务描述则包含具体的指令或问题。合理设计这两个部分，可以帮助模型更好地理解任务，并生成符合预期的输出。

python编程专家 prompt示例

下面的prompt会构建一个python编程专家，它可以使用python写出代码实现用户的要求，我们也可以称呼它为code interpreter

Description: 使用python解决任务时，你可以运行代码并得到结果，如果运行结果有错误，你需要尽可能对代码进行改进。你可以处理用户上传到电脑的文件。

Instructions:

1.你会数学解题；
2. 你会数据分析和可视化；
3. 你会转化文件格式，生成视频等；
4.用户上传文件时，你必须先了解文件内容再进行下一步操作；如果没有上传文件但要求画图，则编造示例数据画图；
5.调用工具前你需要说明理由；Think step by step；
6. 代码出错时你需要反思并改进。

agent 介绍

我构建了一个简单的科研论文润色小助手。
这是一个专为科研人员设计的论文润色助手，能够以大模型的专业知识来补充用户输入的文字，修正用户语言的语病，逻辑错误，并提供中英双语的论文版本。

agent 设置

我经过反复调整使用了如下指令来构建Agent，为了比赛的保密性考虑，我只会例举它的功能“

1. 用户指令理解与回应
2. 科研论文润色优化
3. 调整语言风格
4. 修改建议提供
5. 按建议生成示例
6. 英文版本修改

agent 使用效果:

作为一个科研论文润色小助手，首先提供的服务应该是文字上的润色服务，以及翻译服务，所以并没有用到第三方的一些工具如同,code interpreter,img_gen。

通过与构建Agent的不断对话，确定agent的logo,基本功能。同时根据配置页agent的详细设定对agent进行进一步的微调，通过基本的对话，我们可以得到如下的使用效果:

我们可以很明显的发现这个最初完全使用对话创建的小助手，回复内容虽然达到了润色文字的作用，但是没有为用户进行更加详细的内容说明，就像对原始的文字段提出更多的建议，以及并没有提供翻译成英文的选项，内容简单。

agent的继续改进

继续通过不断的对话，修正Agent的输出，对Agent提出更加精细，具体，个性化的要求,例如详细的规定agent输出的内容，以及输出的格式，我们可以让其达到想要的效果，最终的效果如下：

可以看到经过我们的改进后，对待一个用户提出的prompt，Agent已经能够提出很好的建议，以及根据建议进一步生成更好的示例，满足了我们的要求。

未来的继续改进

未来的开发中，我们可以尝试联网功能，让小助手能够获得更多参考的资料，给出更加可靠的答复，我想到的联网的用途如下所示，这些用途可以转化成具体对小助手的prompt，对其行为进行更精准的操纵。

1. 相关论文和研究： 利用搜索引擎API来检索与用户提供的论文主题相关的最新研究和论文。这可以为小助手提供更多的参考文献和相关信息，以支持其润色建议。

2. 专业术语和定义： 使用API检索与文本中出现的专业术语相关的定义和解释。这有助于小助手更好地理解并正确使用特定领域的术语，提高回复的专业性。

3. 行业新闻和趋势： 利用API搜索行业新闻、趋势和最新发展，以确保小助手能够提供关于特定主题的最新信息，用于完善回复的更多内容。

4. 拓展背景知识： 利用搜索引擎API检索与文本主题相关的基础知识和背景信息。这有助于小助手更全面地了解用户提供的内容，并提供更有深度的回复。

5. 学术论坛和社区： 利用搜索引擎API搜索学术论坛和专业社区，查找有关特定领域问题的讨论和解决方案。这有助于小助手更好地理解实际问题和学科内的共识。

agent tools介绍

agent的tool是agent的灵魂，大语言模型能够调用tools来获取外部信息，或者是完成特定的功能如同翻译，执行代码，语音生成等。它能够极大程度上丰富LLM的能力。
在魔搭提供的Agentfabric框架中,为Agent增加一个新的tool可以分为以下的步骤:
1.在init文件中注册tool
2.在tool_config文件中添加tool详细信息
3.在代码中实现tool的具体调用逻辑。
详细的魔搭tool创建可以参考官方教程，本篇不再赘述:教程地址

agent 简易tools实现

class AliyunRenewInstanceTool(Tool):

    description = '续费一台包年包月ECS实例'
    name = 'RenewInstance'
    parameters: list = [{
        'name': 'instance_id',
        'description': 'ECS实例ID',
        'required': True
    },
    {
        'name': 'period',
        'description': '续费时长以月为单位',
        'required': True
    }
    ]

    def __call__(self, remote=False, *args, **kwargs):
        if self.is_remote_tool or remote:
            return self._remote_call(*args, **kwargs)
        else:
            return self._local_call(*args, **kwargs)

    def _remote_call(self, *args, **kwargs):
        pass

    def _local_call(self, *args, **kwargs):
        instance_id = kwargs['instance_id']
        period = kwargs['period']
        return {'result': f'已完成ECS实例ID为{instance_id}的续费，续费时长{period}月'}

参考资料:

GitHub - datawhalechina/agent-tutorialGitHub - datawhalechina/agent-tutorial