本文將從Agents的本質(zhì)、Agents的原理、Agents的應(yīng)用三個(gè)方面，帶您一文搞懂 LangChain（四）：Agents。

Agents

一、Agents的本質(zhì)

Agents是什么？

Agents 的核心概念是利用語(yǔ)言模型來(lái)選擇一系列要執(zhí)行的動(dòng)作。與傳統(tǒng)的硬編碼動(dòng)作鏈不同，Agents 使用語(yǔ)言模型作為推理引擎來(lái)確定要執(zhí)行哪些動(dòng)作以及它們的執(zhí)行順序。

• 基于語(yǔ)言模型的決策：LangChain Agents以語(yǔ)言模型為核心，使其能夠理解和執(zhí)行自然語(yǔ)言或類(lèi)似自然語(yǔ)言的指令。這種能力讓Agents可以靈活地適應(yīng)不同的任務(wù)和環(huán)境，無(wú)需硬編碼特定的邏輯。
• 可組合性與擴(kuò)展性：LangChain框架注重Agents的可組合性和系統(tǒng)的擴(kuò)展性。Agents可以通過(guò)組合各種工具和模塊（如數(shù)據(jù)檢索、信息提取、API調(diào)用等）來(lái)擴(kuò)展其功能。這種設(shè)計(jì)方式不僅簡(jiǎn)化了維護(hù)和更新過(guò)程，還促進(jìn)了代碼和知識(shí)的重用。
• 學(xué)習(xí)與適應(yīng)性：結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)），Agents可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并優(yōu)化其行為策略，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境，從而提高性能和效率。

Agents Introduction

Agents由幾個(gè)部分組成。

• 模式（Schema）：是一組規(guī)則和結(jié)構(gòu)，定義了代理如何與外部工具進(jìn)行交互、執(zhí)行動(dòng)作以及管理任務(wù)狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)智能的多步驟推理和決策。主要包括AgentAction、Intermediate Steps、AgentFinish。
• 代理（Agent）: 負(fù)責(zé)決策下一個(gè)動(dòng)作的實(shí)體。代理使用語(yǔ)言模型、提示和輸出解析器來(lái)支持其決策過(guò)程。主要包括Agent Inputs、Agent Outputs。
• 代理執(zhí)行器（AgentExecutor）: 負(fù)責(zé)運(yùn)行代理并管理其與外部工具的交互。執(zhí)行器處理復(fù)雜性，如工具錯(cuò)誤處理、日志記錄等。
• 工具（Tools）: 代理可以調(diào)用的函數(shù)或服務(wù)。每個(gè)工具都有一個(gè)輸入模式和一個(gè)關(guān)聯(lián)的函數(shù)，用于描述如何調(diào)用該工具以及實(shí)際執(zhí)行的操作。
• 工具包（Toolkits）: 相關(guān)工具的集合，用于完成特定任務(wù)。例如，GitHub 工具包可能包含用于搜索問(wèn)題、讀取文件、發(fā)表評(píng)論等的工具。

Agents 組成部分

Agents能干什么？

Agent System由多個(gè)協(xié)作的智能代理構(gòu)成，這些代理能自主行動(dòng)、響應(yīng)環(huán)境、與其他代理或用戶交互，并根據(jù)目標(biāo)、規(guī)則和知識(shí)執(zhí)行任務(wù)或決策。

在Lilian Weng的博客中，她闡述了以LLM為核心的AI Agents系統(tǒng)，其中LLM負(fù)責(zé)推理、決策和生成語(yǔ)言，還需結(jié)合規(guī)劃、記憶和工具使用等關(guān)鍵組件來(lái)完善功能。

• 規(guī)劃（Planning）：規(guī)劃能力使得代理能夠?qū)?fù)雜的任務(wù)分解成更小、更可管理的子目標(biāo)。這有助于代理在面對(duì)復(fù)雜任務(wù)時(shí)能夠有條不紊地執(zhí)行。同時(shí)，代理還具備反思和細(xì)化的能力，可以從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)未來(lái)的行為。
• 記憶（Memory）：記憶能力是代理系統(tǒng)中的重要組成部分。短期記憶允許代理在處理任務(wù)時(shí)保持上下文信息的一致性，而長(zhǎng)期記憶則使得代理能夠存儲(chǔ)和回憶以前的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。這種記憶能力對(duì)于實(shí)現(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)新環(huán)境至關(guān)重要。
• 工具使用（Tool Use）：工具使用能力允許代理調(diào)用外部API來(lái)獲取額外信息或執(zhí)行特定操作。這些信息可能是模型權(quán)重中缺少的，但對(duì)于完成任務(wù)至關(guān)重要。通過(guò)調(diào)用外部工具，代理可以擴(kuò)展其功能并適應(yīng)更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。

LangChain Agent Ecosystem

二、Agents的原理

Agents的工作流程：通過(guò)結(jié)合大型語(yǔ)言模型（LLM）的推理能力和外部工具的執(zhí)行能力，接收任務(wù)后進(jìn)行思考、行動(dòng)、接收反饋并重復(fù)這些步驟，直至任務(wù)完成或達(dá)到終止條件。

Agents流程包含以下四個(gè)核心步驟：

• 接收任務(wù)：LLM Agent首先接收一個(gè)任務(wù)描述或問(wèn)題。
• 思考：然后，它利用LLM進(jìn)行推理和決策。例如，它可能會(huì)生成一個(gè)潛在的解決方案或行動(dòng)計(jì)劃。
• 行動(dòng)：接下來(lái)，LLM Agent會(huì)執(zhí)行一些操作以完成任務(wù)。這些操作可能包括調(diào)用API獲取數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)庫(kù)、執(zhí)行計(jì)算等。
• 接收反饋：在執(zhí)行操作后，LLM Agent會(huì)接收來(lái)自環(huán)境的反饋。這些反饋可能包括API的響應(yīng)、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的結(jié)果等。

如果任務(wù)還沒(méi)有完成，LLM Agent會(huì)重復(fù)上述步驟，直到任務(wù)完成或達(dá)到某個(gè)終止條件。

Agents的工作流程

Agent Types：在LangChain中，Agent Types定義了不同類(lèi)型的代理（Agents），這些代理使用不同的策略和方法來(lái)與用戶和工具進(jìn)行交互，以完成各種任務(wù)。

• Zero-shot ReAct：
  這種Agent使用ReAct（Retrieve-and-Act）框架，該框架通過(guò)理解工具的描述來(lái)選擇最合適的工具執(zhí)行任務(wù)。Zero-shot意味著Agent不需要針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練，而是可以基于工具的描述直接進(jìn)行推斷。
• Structured tool chat：
  這種Agent支持使用具有復(fù)雜輸入?yún)?shù)的工具。通過(guò)定義args_schema，Agent可以理解每個(gè)工具所需輸入?yún)?shù)的結(jié)構(gòu)和類(lèi)型，從而與用戶進(jìn)行更結(jié)構(gòu)化的對(duì)話以收集必要的信息。這有助于確保與工具的交互是準(zhǔn)確和一致的。
• Conversational：
  與標(biāo)準(zhǔn)ReAct Agent相比，Conversational Agent更注重與用戶進(jìn)行自然對(duì)話。它的提示和響應(yīng)設(shè)計(jì)得更加對(duì)話性，適合在聊天場(chǎng)景中使用。
• Self-ask with search：
  這種Agent類(lèi)型集成了搜索功能，允許它自主地在搜索引擎中查找信息以回答問(wèn)題。這增加了Agent的知識(shí)來(lái)源和回答問(wèn)題的能力。
• ReAct document store：
  使用這種Agent，用戶可以與一個(gè)文檔存儲(chǔ)進(jìn)行交互。該Agent包含兩個(gè)關(guān)鍵工具：“Search”用于在文檔存儲(chǔ)中搜索相關(guān)文檔，“Lookup”用于在最近找到的文檔中查找特定術(shù)語(yǔ)或信息。
• XML Agent：
  XML Agent專門(mén)用于處理XML格式的數(shù)據(jù)。它使用XML格式來(lái)解析工具調(diào)用和最終答案，這使得它特別適合與返回XML響應(yīng)的工具或服務(wù)進(jìn)行交互。

Agent Chain

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三、Agents的應(yīng)用

Agents應(yīng)用場(chǎng)景：在需要根據(jù)不同輸入動(dòng)態(tài)決定工具使用次數(shù)和順序的復(fù)雜任務(wù)中，實(shí)現(xiàn)靈活智能的決策和處理。

工具鏈：有些任務(wù)的處理流程是固定的，我們可以預(yù)先設(shè)定一個(gè)工具鏈來(lái)按順序處理。

工具鏈

但有些任務(wù)的處理流程是動(dòng)態(tài)的，需要根據(jù)輸入來(lái)決定使用哪些工具以及如何使用。

Agents是一種可以實(shí)現(xiàn)這種動(dòng)態(tài)決策的機(jī)制，它可以根據(jù)輸入和當(dāng)前狀態(tài)來(lái)選擇下一步的操作，從而實(shí)現(xiàn)更加靈活和智能的任務(wù)處理。

Agents

Agents應(yīng)用創(chuàng)建：使用 LangChain 庫(kù)創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的代理（agent），該代理能夠處理數(shù)學(xué)運(yùn)算任務(wù)。

一、創(chuàng)建工具函數(shù)：通過(guò)裝飾器 @tool 創(chuàng)建了三個(gè)工具函數(shù)：multiply（乘法）、add（加法）和 exponentiate（指數(shù)運(yùn)算）。這些函數(shù)接收整數(shù)作為參數(shù)，并返回運(yùn)算結(jié)果。

二、創(chuàng)建提示模板：從 LangChain Hub 中獲取一個(gè)提示模板。這個(gè)模板用于指導(dǎo)大型語(yǔ)言模型（LLM）如何生成響應(yīng)。

三、創(chuàng)建代理和執(zhí)行器：選擇一個(gè)大型語(yǔ)言模型來(lái)驅(qū)動(dòng)代理。使用所選的模型、工具函數(shù)和提示模板來(lái)構(gòu)建 OpenAI Tools 代理。同時(shí)，創(chuàng)建一個(gè)代理執(zhí)行器，將代理和工具函數(shù)傳遞給它。

四、調(diào)用代理：代理會(huì)根據(jù)輸入和提示模板動(dòng)態(tài)地調(diào)用適當(dāng)?shù)墓ぞ吆瘮?shù)來(lái)完成運(yùn)算，并返回運(yùn)算結(jié)果。

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