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免责声明~
任何文章不要过度深思！
万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更「没有适用于所有人的解决方案」；
不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人。
怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」
0 前言
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无需为不同任务使用单独软件
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使用日常语言来命令你的设备
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“代理”是人工智能的高级形式
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未来五年将成为现实
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人人都有的私人助理Agent
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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
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提出需求/问题
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问题+Prompt组合
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ReAct Loop
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查找Memory
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查找可用工具
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执行工具并观察结果
如有必要，重复1~6，
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得到最终结果
3 最简单的 Agents 实现
3.0 需求
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会做数学题
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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
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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 https://serpapi.com/manage-api-key
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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?")
写在最后
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