Agent平台快速体验

本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
简介: 通过《智能体(Agent)平台介绍》您了解到Agent及其构建平台的价值,通过《在函数计算上部署专属的Agent平台》你获得了专属的Agent平台,本篇进入更加激动人心的使用阶段,一起探索Agent的魅力吧

摘要

本教程可以帮助您构建出LLM指令调试,智能知识库以及挂载工具的智能助手等智能体,同时提供了标准的API,可以帮助开发者集成到更多的业务场景中

场景介绍

我们抽离出以下三类智能体在真实的业务场景中产生价值

内容提取

通过将无结构化的文本进行格式化整合,极大程度的简化工作流程,比如将某页面内容提取成 表格或者json进行后续的程序消费

知识库

录入专有的知识文档,通过RAG技术进行内容解答,适用于客户答疑,专业技能学习

工具调用

给LLM外挂工具,比如查询自身的云资源可以清晰的掌握云资源的使用情况

实现步骤

登录注册

登录注册

根据引导创建基础模型服务和LLM代理

根据引导创建基础模型服务和LLM代理
根据引导创建基础模型服务和LLM代理

创建智能体

简单问答类

所谓简单问答仅在原有的基础模型之上设置系统指令,要求其做一些提取分类,数据转化的工作
设定提示词

将输入的内容进行QA对提取, 结果输出为json,json的格式如下:
[
    {
        "question": "山西老陈醋的主要原料是什么?", 
        "answer": "山西老陈醋的主要原料是高粱、麸皮、谷糠和水。"
    }, 
    {
        "question": "山西老陈醋的酿造工艺特点是什么?", 
        "answer": "山西老陈醋的酿造工艺特点是以高粱为主的多种原料配比,以红心大曲为主的优质糖化发酵剂,低温浓醪酒精发酵,高温固态醋酸发酵,熏醅和新醋长期陈酿。"
    }]
注意只输出json结果,不要有其他的额外字符

简单问答
(第一次创建无反应,请刷新页面)
接下来我们进入问答界面,输出一些非机构化的数据查看效果
输入
输入
输出
输出

知识库类

知识库类的智能体会从我们传入的数据进行解读,跟简单问答不同的在于,多了一个数据源的操作,根据引导我们先把数据上传
数据源1
数据源2"
数据源3
问答效果

智能助手类

智能助手类的智能体跟前面两类最大的区别在于工具的调用,AgentCraft内置了一些工具,当然也支持您完全自定义工具
智能助手类"
我们这里新建一个绘画工具
绘画工具
绘画工具
使用效果如下
使用效果

总结

通过本篇已经构建出了非常精彩的智能体应用,欢迎一起参与讨论,更多介绍请访问AgentCraft文档 ,后续我也会有更多详细的技术介绍分享给大家

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