Agent抽象&管理
业务PD做AI技术结合业务场景的尝试时，需要经常做技术可行性尝试，例如需要测试Agent智能体的推理过程是否合理，是否能按照自己的思维路径落地，推理一致性问题等。在基建没有完成之前，资源有限的情况下，如果通过写脚本支持业务反复验证测试、参数调整等，技术成本比较高。体会到AI项目与传统项目落地的差异后，意识到后续不同场景的迭代都会经历这样的过程，提供给产技一个类似大学“实验室”的地方，让他们做自己各种各样的验证，是AI项目落地过程中必不可少的一环，于是就有了搭建Agent实验室的想法，提供给产技做业务探索和提效工具，提高业务迭代效率。
▐ Agent101实验室
基于自己对AI技术的理解，做数据建模、类型抽象，搭建了自己的AI运维实验室，并不断地完善和补充功能，让AI“实验室”应用到产技日常开发和业务迭代中去，AI实验室设计思路如下图。
搭建Agent实验室，是为了提供给产技快速构建Agent，验证业务想法的测试场地，提供可以组合现有的已有工具，搭属于自己的私有Agent模版的平台，让业务技术快速试错。
Agent实验平台提供能力如下：
- 提供Agent抽象、管理和测试，每个人都能基于现在的工具快速搭建自己的智能体，做业务场景验证和工具串联验证。类似于你提供一个注入"tool"工具，构建"Agent" Spring bean的方式，可以在页面做Agent调用和能力验证。
Agent管理页面
- 提供工具定义抽象，工具描述管理、工具类型抽象，让工具管理可视化，实现工具的可视化配置,根据工具功能抽象通用工具、中断器、选择器等工具类型。详见下图。
图-工具管理页面
- 提供工具接口数据mock等能力，通过Agent测试链路中mock工具返回，实现在没有工具功能实现的前提下，能验证LLM智能ReAct流程对工具的理解和判断，评测Agent是否能达到业务预期，降低业务试错成本。
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图-工具数据mock&Agent测试页面
工具类型和定义
▐ 工具分类
Agent可以通过学习调用外部API来获取模型权重中所缺少的额外信息，这些信息包括当前信息、代码执行能力和访问专有信息源等。这对于预训练后难以修改的模型权重来说是非常重要的。
掌握使用工具是人类最独特和重要的特质之一。我们通过创造、修改和利用外部工具来突破我们身体和认知的限制。同样地，我们也可以为语言模型（LLM）提供外部工具来显著提升其能力，LLM可以利用搜索引擎、数据库、API等工具，获取和整理相关信息，以满足用户的需求。
在工具的使用过程中，有必要对工具的类型进行归类使用，确认工具边界后，开发者在定义和使用工具过程中，能更好的根据业务提供更好工具。目前FC部门内部工具的分类，是根据不同工作的作用来划分。目前平台支撑的工具类型有以下分类。
▐ 工具类型定义
工具的类型是以工具的使用特性为标准抽象的，一类工具的定义，会与底层Agent模版工程做协议，Agent模版工程会区分不同的类型，做不同的动作。例如通用工具，Agent会使用通用工具模版，按照工具提供的描述拼接给LLM，LLM规划使用工具时候，Agent模版工程会按照通用工具的协议，执行配置接口/方法的调用，按照返回协议，解析工具返回，给到Agent做Observations：
中断的定义：
中断是指Agent在做规划和调用工具时候的一种行为。Agent执行用户指令的时候，遇到不能继续执行的情况，可以先中止流程的继续执行，需要外部输入或者反馈后，继续后续推理流程的动作。
例如用户需要执行一个订单退款操作，但是在订单查询的时候，查到了多个订单，这个时候需要先中断退款的操作，反馈给用户，让用户选择其中的一个订单继续执行。
- 通用类型
是否中断：否
执行：Agent执行到通用类型工具的时候，不会中断推理-执行的流程。
通用型工具定义：LLM判断需要调用工执行，系统需要执行一段工程化指令来获取答案，并且不会中断ReAct流程的时候，可以使用通用型工具。通用型工具目前支持外调服务（tpp/hsf）来获取答案，也支持调用本地方法来获取结果。
使用场景：业务场景中，需要借助外部工具查询信息、执行操作、逻辑处理等，都可以抽象成通用工具给LLM使用。例如外调订单接口，查询用户的历史订单；外调商家接口，查询商家信息等等。
支持类型：
- HSF ：工程以hsf方式，提供外调服务执行查询、写、等业务定制操作。
- TPP ：工程TPP形式，提供外调服务执行查询、写、等业务定制操作。
- LOCAL：工程本地方法、JAR包形式，提供定制业务操作。
- 其他：待扩展类型
- 中断类型
执行这个类型的工具，会中断ReAct推理过程，等待外部反应或者用户输入，才能继续推理流程。
选择器
是否中断：是
执行：Agent执行到选择器类型工具的时候，会中断推理-执行的流程。
选择器定义：工具实现一个集合的输入，让用户做一次选择。
使用场景：在业务实现的过程中，往往会遇见需要用户再次决策的场景，例如让用户选择目标商品集合的一个继续操作，这个时候就需要使用选择器。
支持类型：
- 订单选择器：如果LLM判断使用一个工具只需要一个订单，而上一个工具查询出多个订单的时候，可以使用订单选择器，让用户确认一个订单，继续继续使用工具做后续流程。
- 商品选择器：如果LLM判断使用一个工具只需要一个商品，而上一个工具查询出多个商品的时候，可以使用商品选择器，让用户确认一个商品，继续继续使用工具做后续流程。
使用选择器的时候，需要注意前台做样式的适配和定制，目前支持的订单选择器和商品选择器，需要APP端适配展示卡片。
中断器
是否中断：是
执行：Agent执行到中断器类型工具的时候，会中断推理-执行的流程。
中断定义：工具实现一个自定义输出，输出可以是一个页面地址或者一个协议地址，让用户做反馈。
使用场景：在业务实现的过程中，会遇见需要用户补充信息的场景，例如盯降级的场景，如果用户没有给出需要盯降价的商品，【盯降价】的工具就无法继续执行，这个时候可以使用中断器，中断流程后，返回盯降价的商品选择页面让用户补充信息，用户盯价商品后，LLM使用【盯降价】工具创建盯价任务。
支持类型：
- 业务中断器：使用中断器，中断流程，返回页面动作，让用户反馈信息。
使用中断器时候，需要注意中断以后跟端上协议，中断器要配合APP端上动作，才能起到让用户补充信息的作用。
▐ 工具异常定义
