AI大模型企业应用实战-Agents是什么?

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
视觉智能开放平台,图像资源包5000点
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
简介: 【8月更文挑战第13天】

0 前言

"Agents are not only going to change how everyone interacts with computers. They're also going to upend the software industry, bringing about the biggest revolution in computing since we went from typing commands to tapping on icons." — Bill Gates

智能体(Agent)不仅会改变每个人与计算机交互的方式。它们还将颠覆软件行业,带来自我们从键入命令到点击图标以来最大的计算革命。

-- 比尔盖茨

  • 无需为不同任务使用单独软件
  • 使用日常语言来命令你的设备
  • “代理”是人工智能的高级形式
  • 未来五年将成为现实
  • 人人都有的私人助理Agent
  • 应用在干行百业之中(医疗、教育、娱乐....)

1 Agents是啥?

Al Agents是基于LLM的能够自主理解、自主规划决策、执行复杂任务的智能体,Agents不是ChatGPT的升级版,它不仅告诉你“如何做”,更会帮你去做。若各种Copilot是副驾驶,那Agents就是主驾驶。

Agents = LLM +规划技能+记忆 + 工具使用。本质上Agents是一个LLM的编排与执行系统:

一个精简的Agents决策流程,一个循环一个任务:

2 LangChain 中的 Agents 咋实现?

  1. 提出需求/问题
  2. 问题+Prompt组合
  3. ReAct Loop
  4. 查找Memory
  5. 查找可用工具
  6. 执行工具并观察结果

如有必要,重复1~6,

  1. 得到最终结果

3 最简单的 Agents 实现

3.0 需求

  • 会做数学题
  • 不知道答案时,可搜索

3.1 安装LLM

使用通义千问模型:

!pip install langchain==0.2.1  # 安装langchain
!pip install langchain-community==0.2.1  # 安装第三方集成
!pip install python-dotenv==1.0.1  # 使用 .env 文件来管理应用程序的配置和环境变量
!pip install dashscope==1.19.2  # 安装灵积模型库

定义.env文件,配置API-KEY:

import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from langchain_community.llms import Tongyi
from langchain_core.runnables import RunnableSequence
from langchain.prompts import PromptTemplate

load_dotenv(find_dotenv())
DASHSCOPE_API_KEY = os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"]
# 定义llm
llm = QwenTurboTongyi(temperature=1)

3.2 搭建工具

# 安装谷歌搜索包
! pip install google-search-results

import os 
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "XXXX"

SERPAPI_API_KEY值即为你刚才注册的免费 Api Key

from langchain.agents import load_tools
tools = load_tools(["serpapi","llm-math"], llm=llm)

3.3 定义agent

使用小样本增强生成类型

from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType

agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,#这里有不同的类型
    verbose=True,#是否打印日志
)
agent.run("请问现任的美国总统是谁?他的年龄的平方是多少?")

目录
相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
PsycoLLM:开源的中文心理大模型,免费 AI 心理医生,支持心理健康评估与多轮对话
PsycoLLM 是合肥工业大学推出的中文心理大语言模型,基于高质量心理数据集训练,支持心理健康评估、多轮对话和情绪识别,为心理健康领域提供技术支持。
91 51
PsycoLLM:开源的中文心理大模型,免费 AI 心理医生,支持心理健康评估与多轮对话
|
6天前
|
数据采集 人工智能 搜索推荐
SocraticLM:通过 AI 提问引导学生主动思考,中科大与科大讯飞联合推出苏格拉底式教育大模型
SocraticLM 是由中科大和科大讯飞联合开发的苏格拉底式教学大模型,通过提问引导学生主动思考,提供个性化教学,显著提升教学效果。
40 9
SocraticLM:通过 AI 提问引导学生主动思考,中科大与科大讯飞联合推出苏格拉底式教育大模型
|
8天前
|
存储 人工智能 开发框架
Eliza:TypeScript 版开源 AI Agent 开发框架,快速搭建智能、个性的 Agents 系统
Eliza 是一个开源的多代理模拟框架,支持多平台连接、多模型集成,能够快速构建智能、高效的AI系统。
87 8
Eliza:TypeScript 版开源 AI Agent 开发框架,快速搭建智能、个性的 Agents 系统
|
3天前
|
人工智能 前端开发 算法
科技云报到:从大模型到云端,“AI+云计算”还能讲出什么新故事
科技云报到:从大模型到云端,“AI+云计算”还能讲出什么新故事
|
4天前
|
存储 人工智能 Serverless
7分钟玩转 AI 应用,函数计算一键部署 AI 生图大模型
人工智能生成图像(AI 生图)的领域中,Stable Diffusion WebUI 以其强大的算法和稳定的输出质量而闻名。它能够快速地从文本描述中生成高质量的图像,为用户提供了一个直观且高效的创作平台。而 ComfyUI 则以其用户友好的界面和高度定制化的选项所受到欢迎。ComfyUI 的灵活性和直观性使得即使是没有技术背景的用户也能轻松上手。本次技术解决方案通过函数计算一键部署热门 AI 生图大模型,凭借其按量付费、卓越弹性、快速交付能力的特点,完美实现低成本,免运维。
|
11天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
三大行业案例:AI大模型+Agent实践全景
本文将从AI Agent和大模型的发展背景切入,结合51Talk、哈啰出行以及B站三个各具特色的行业案例,带你一窥事件驱动架构、RAG技术、人机协作流程,以及一整套行之有效的实操方法。具体包含内容有:51Talk如何让智能客服“主动进攻”,带来约课率、出席率双提升;哈啰出行如何由Copilot模式升级为Agent模式,并应用到客服、营销策略生成等多个业务场景;B站又是如何借力大模型与RAG方法,引爆了平台的高效内容检索和强互动用户体验。
135 5
|
8天前
|
人工智能 供应链 安全
面向高效大模型推理的软硬协同加速技术 多元化 AI 硬件引入评测体系
本文介绍了AI硬件评测体系的三大核心方面:统一评测标准、平台化与工具化、多维度数据消费链路。通过标准化评测流程,涵盖硬件性能、模型推理和训练性能,确保评测结果客观透明。平台化实现资源管理与任务调度,支持大规模周期性评测;工具化则应对紧急场景,快速适配并生成报告。最后,多维度数据消费链路将评测数据结构化保存,服务于综合通用、特定业务及专业性能分析等场景,帮助用户更好地理解和使用AI硬件。
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 API
大模型编程(3)让 AI 帮我调接口
这是大模型编程系列第三篇,分享学习某云大模型工程师ACA认证免费课程的笔记。本文通过订机票和查天气的例子,介绍了如何利用大模型API实现函数调用,解决实际业务需求。课程内容详实,推荐感兴趣的朋友点击底部链接查看原文,完全免费。通过这种方式,AI可以主动调用接口并返回结果,极大简化了开发流程。欢迎在评论区交流实现思路。
37 1
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
企业内训|AI大模型在汽车行业的前沿应用研修-某汽车集团
本课程是TsingtaoAI为某汽车集团高级项目经理设计研发,课程全面系统地解析AI的发展历程、技术基础及其在汽车行业的深度应用。通过深入浅出的理论讲解、丰富的行业案例分析以及实战项目训练,学员将全面掌握机器学习、深度学习、NLP与CV等核心技术,了解自动驾驶、智能制造、车联网与智能营销等关键应用场景,洞悉AI技术对企业战略布局的深远影响。
150 97
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在体育分析与预测中的深度应用:变革体育界的智能力量
AI在体育分析与预测中的深度应用:变革体育界的智能力量
50 31