LangChain 实战：Agent思维

大模型是被训练出来的，它可以结合本地知识库，也可以调用搜索或在线API来增强自身的能力。这些都不是大模型内部的数据，我们称为外部工具。

人工智能小豪

1595人浏览 · 2024-04-15 14:37:59

人工智能小豪 · 2024-04-15 14:37:59 发布

前言

大模型是被训练出来的，它可以结合本地知识库，也可以调用搜索或在线API来增强自身的能力。这些都不是大模型内部的数据，我们称为外部工具。

当大模型需要通过自主判断调用外部工具来进一步完成任务时，LangChain给我们提供了Agent(代理)模块。

Agents

Agent是一个抽象概念，当LLM无法根据自身数据回复用户即将不得不正儿八经说假话时，Agent帮我们找来一个外部工具，解决之。除了代理的概念外，LangChain提供了一系列常用的Agent，比如我们在LangChain实战: 老喻干货店TextToSql一文学习到的create_sql_agent等。除了单个agent外，我们还可以同时使用多个agents,并且一个agent的输出可以做为另一个agent的输入。便于将复杂任务分步细致的解决好。

我们要把握agent，可以从以下几方面入手：

大模型

大模型自身有些问题解决不了，求援于Agent调用外部工具解决。在Agents的工作过程中，LLM提供逻辑的引擎，负责生成预测和处理输入。

外部Tools

接口调用、文件处理、搜索引擎等

控制交互的代理

这是代理的管家，当有多个代理时，负责调度。如果我们要搞清楚，Agent是如何决定去本地知识库中搜索，或是调用哪一个外部工具，得到一个工具的输出后，怎么自主决定调用哪一个agent，我们需要停下来学习ReAct框架

ReAct思维框架

比如，老喻干货店，很多货品会随着很多情况的变化而改变售价，我们可以开发一款Agent来为货品智能定价。我们通过推理干货的价格，来理解Agent的底层思想。

我们可以在批发网上找到今天的干货成本价（行动），然后我们观察这个价格的高低（观察），来决定加价多少（思考），最后计算出一个售价（行动）。

哎，一边写着代码，一边挂念着山东的大蒜子…

我们平时也是边观察，边思考，再行动。观察和思考统称推理(Reasoning), 推理可以指导我们的行动（Acting）。React框架就来源于行动和推理的协同，它将人类学习新任务并做出决策或再推理的能力交给LLM借鉴。

大家可以来看下使用ReAct思维，帮助大模型找到胡椒瓶。

LangChain的Agent类，对ReAct进行了封装和实现。自此，大模型获得了极大的自主性，除了基于内部知识可以进行对话聊天，还可以成为使用工具的智能代理。

干货定价Agent DEMO

我们要开发一个agent, 帮我们找到大蒜子的当前市场价格，并加价20%做出销售价格

安装依赖

diff
复制代码
!pip install langchain
!pip install openai
!pip intall google-search-results

这里我们使用了SerpAPI,它是等下Agent需要的Google搜索工具，找出大蒜子的价格。

配置OpenAI和SerpAPI的api_key

lua
复制代码
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"]='Your OpenAI API KEY'
os.environ["SERPAPI_API_KEY"]='our SerpAPI API Key'

导入库

python
复制代码
# 加载工具
from langchain.agents import load_tools
# 初始agent 工具
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType
from langchain.llms import OpenAI

实例化llm，加载工具，生成agent

ini
复制代码
llm = OpenAI(temperature=0)
# serpapi 负责搜索，llm-math 负责计算20%
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
# ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 的意思是使用react思维框架、不使用样本
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)

执行并拿到结果

arduino
复制代码
agent.run("目前市场上大蒜子的平均价格是多少？如果我在此基础上加价20%卖出，应该如何定价？")

大模型根据ReAct框架，开始了推理和行动：

vbnet
复制代码
> Entering new  chain...
 I need to find the current market price of garlic and then calculate the new price with a 20% markup.
Action: Search
Action Input: "Average price of garlic"
Observation: According to the study, the average price for garlic in Shandong is 4.2. 
Thought: I need to calculate the new price with a 20% markup.
Action: Calculator
Action Input: 4.2 * 1.2
Observation: Answer: 
Thought: I now know the final answer.
Final Answer: The new price with a 20% markup would be 5.04.
> Finished chain.

总结

驱动Agent工作的是ReAct思想框架

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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