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Jul 31, 2024 01:44 AM
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https://mp.weixin.qq.com/s/Hr3Mb784sCFH9p35emeyrA
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一、AI Agents 基础：ReAct 范式

在AI领域，智能体（Agents）指的是能够自主感知环境并采取行动以实现特定目标的系统。ReAct（Reasoning and Acting）范式是理解智能体的基础，它强调智能体在执行任务时的推理和行动能力。智能体通过持续地感知环境、推理和采取行动，不断优化其行为，以实现预定目标。
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示例代码：简单的ReAct智能体

二、LangChain Agent: 构建复杂应用的代理系统

LangChain是一种强大的工具，帮助开发者构建复杂的应用代理系统。LangChain Agents结合语言模型（LLM）和其他工具，实现了高效的任务决策和执行。系统核心在于根据环境和任务目标，动态地决定下一步的动作，从而实现复杂任务的自动化处理。
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示例代码：LangChain Agent基础

三、LangChain Agents 设计原理

LangChain Agents的设计原理基于使用LLM来决策和执行一系列动作，以完成特定目标。这种设计提高了系统的灵活性和适应性，能够处理更多复杂的任务和情景。在智能体的核心思想中，LLM被用作推理引擎，用来决定应该采取哪些动作以及动作的执行顺序。这种方法与传统的链式结构（Chains）有所不同。

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1. 链式结构（Chains）

在链式结构中，一系列动作的执行是硬编码的。例如，SequentialChain和RouterChain，这些实现仅限于面向过程的执行。

2. 代理（Agents）

在代理系统中，LLM被用来进行推理，从而动态决定应该采取的动作和执行顺序。

示例代码：使用LLM进行动态决策

四、LangChain Agents Ecosystem

LangChain Agents Ecosystem由多个关键组件构成，每个组件在智能体的决策和执行过程中发挥着重要作用。
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1. 规划（Planning）

  • 提示（Prompt）：
  • LLM多角色赋能：通过设定不同角色，LLM能够在不同情境下进行特定的任务。
  • 给予充分的上下文：例如，从Memory中获取的上下文信息可以帮助LLM进行更准确的推理。
  • 学习策略：例如，思维链（CoT）策略能够帮助LLM更好地理解和分解复杂问题。
  • 代理（Agent）：代理的主要职责是决策下一步该做什么，通过推理选择最优行动。

示例代码：规划与提示

2. 记忆（Memory）

  • 短期（Short-term）：存储在内存中的信息，帮助智能体在短期内进行任务决策。
  • 长期（Long-term）：存储在向量数据库中的信息，帮助智能体在长期任务中进行更有效的推理和决策。

示例代码：记忆管理

3. 工具（Tools）

LangChain Agents支持调用各种外部服务和工具，帮助智能体执行复杂的任务。这些工具的多样性和灵活性使得LangChain Agents能够适应不同的应用场景。

示例代码：工具调用

4. 智能代理分类

  • 行动代理（Action agents）：旨在决定行动序列，通常用于工具使用的场景，例如OpenAI Function Call，ReAct。
  • 模拟代理（Simulation agents）：设计用于角色扮演，在模拟环境中进行，例如生成式智能体，CAMEL。
  • 自主智能体（Autonomous agent）：旨在独立执行以实现长期目标，例如Auto-GPT，BabyAGI。

示例代码：智能代理分类

五、总结

AI Agents通过结合LLM、规划、记忆和工具，形成了一个强大的生态系统。LangChain Agents在这个系统中，通过动态决策和执行，实现了复杂应用的自动化和智能化处理。理解和掌握这些原理和方法，将有助于开发者构建更高效和智能的应用系统。
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