构建 agent

what is agent?

LLM 不能产生动作，只能输出文本。Langchain 最大的用处之一就是构建 agent，让 LLM 能够执行动作。

Agent 是一个系统，其使用 LLM 作为其推理引擎，来决定采取什么样的动作以及向动作提供对应的参数；在执行完动作之后，将结果返回给 LLM 来决定是否采取下一步动作，或者直接结束。

以下是详细解释:

Agent 是一个智能系统，它结合了大语言模型（LLM）的推理能力和执行具体任务的工具。以下是 Agent 的主要特点：

  1. 决策能力：使用 LLM 作为其核心决策引擎，分析情况并决定下一步行动。
  2. 工具使用：能够调用和使用各种预定义的工具或 API 来执行具体任务。
  3. 循环执行：在执行一个动作后，会将结果反馈给 LLM，然后决定是继续执行新的动作还是完成任务。
  4. 灵活性：可以处理各种复杂任务，因为它能够根据情况选择合适的工具和策略。
  5. 自主性：在给定的任务范围内，能够自主地规划和执行一系列步骤来达成目标。

通过这种方式，Agent 能够执行比单纯的 LLM 更复杂和实际的任务，如信息搜索、数据分析、问题解决等。

how to build agent?

构建 Agent 的步骤如下：

flowchart TD
    A[构建Agent]
    
    subgraph 准备
    B[1.选择配置LLM]
    C[2.定义工具集]
    D[3.创建提示模板]
    B --> B1[选择LLM]
    B --> B2[配置API]
    C --> C1[确定工具]
    C --> C2[创建函数]
    end
    
    subgraph 实现
    E[4.Agent核心逻辑]
    F[5.内存管理]
    G[6.I/O处理]
    H[7.错误处理]
    E --> E1[使用框架 langchain]
    E --> E2[决策循环]
    end
    
    subgraph 部署
    I[8.测试优化]
    J[9.部署监控]
    I --> I1[全面测试]
    I --> I2[性能优化]
    J --> J1[部署]
    J --> J2[监控]
    end

    A --> 准备
    准备 --> 实现
    实现 --> 部署

示例代码（基于前文的 Langchain 和 Tavily 搜索工具）: build_agent.py