构建你的智能代理：掌握语言模型的实用应用

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引言

在当今的AI领域，语言模型（LLM）的应用已经深入到各个角落，但它们本身并不能执行具体的动作。而通过构建代理（Agent），我们能让LLM发挥更大的作用。代理是一种系统，它利用语言模型作为推理引擎来决定要采取的行动，并传递这些行动所需的输入。本文将介绍如何构建一个能够与搜索引擎交互的智能代理，让你可以询问问题、调用搜索工具，并与之对话。

主要内容

代理的组成

代理系统主要由以下部分组成：

  1. 语言模型：充当推理引擎。
  2. 工具：执行具体动作的组件，例如调用API。
  3. 记忆系统：用于存储对话历史，使其具有多轮对话能力。

设置环境

  • 建议使用Jupyter Notebook，它提供了一个完美的交互式学习环境，适合调试和运行LLM系统。
  • 依赖安装： 
    %pip install -U langchain-community langgraph langchain-anthropic tavily-python

创建和使用代理

以下是一个创建和运行智能代理的完整示例代码：

# 导入相关功能
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 创建代理
memory = SqliteSaver.from_conn_string(":memory:")  # 使用内存中的SQLite存储
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-sonnet-20240229")
search = TavilySearchResults(max_results=2)  # 使用API代理服务提高访问稳定性
tools = [search]
agent_executor = create_react_agent(model, tools, checkpointer=memory)

# 使用代理
config = {"configurable": {"thread_id": "abc123"}}  # 设置线程ID以保存会话上下文
for chunk in agent_executor.stream(
    {"messages": [HumanMessage(content="hi im bob! and i live in sf")]}, config
):
    print(chunk)
    print("----")

for chunk in agent_executor.stream(
    {"messages": [HumanMessage(content="whats the weather where I live?")]}, config
):
    print(chunk)
    print("----")

常见问题和解决方案

  • API访问限制：由于网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性。
  • 多轮对话记忆：确保传递正确的thread_id以使代理记住会话历史。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何构建一个能够调用搜索工具的智能代理，并演示了如何在Python中实现该代理的代码。智能代理的构建是一个复杂的过程，但通过使用合适的工具和库，我们可以大大简化这一过程。

有关代理的更多信息和深入学习，请参考LangGraph 文档。

参考资料

  • LangChain 官方文档
  • Anthropic 模型 API 文档
  • Tavily Search API 参考

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