快速入门:三分钟掌握AI Agent核心概念

0 前言

- 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 是什么?
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,如果各种Copilot是副驾驶,那么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 如何实现

- 提出需求/问题
- 问题+Prompt组合
- ReAct Loop
- 查找Memory
- 查找可用工具
- 执行工具并观察结果
如有必要,重复1~6,
- 得到最终结果
3 最简单的 Agents 实现
3.0 需求
- 会做数学题
- 不知道答案的时候可以搜索
3.1 安装通义千问
!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,里面配置你的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
- serpai是一个聚合搜索引擎,需要安装谷歌搜索包以及申请账号
- llm-math是一个封装好的数学计算链
# 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?")


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如何学习AI大模型?
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
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• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
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