Agent入门：智能体在AI领域的核心价值与LLM结合

在人工智能领域，智能体（Agent）是执行特定任务的关键组件，其自主决策能力在多智能体系统（MAS）中扮演核心角色。随着大语言模型（LLM）的兴起，将这些模型与智能体融合，通过引入外部工具和资源，显著提升了系统的灵活性和适应能力。本文深入探讨智能体的核心价值，结合LLM的局限性，阐述了ReAct Agent的原理与实现，通过构建一个辅助买火车票的智能体，直观展示了如何将理论应用于实践。

从智能体到ReAct Agent：提升LLM应用范围

智能体是能够感知环境并基于决策制定行动的实体，广泛应用于游戏、模拟、机器人控制等领域。与智能体相比，大语言模型虽有强大的文本生成能力，但在缺乏主动感知和外部交互的情况下，其知识和推理能力受限。将大语言模型与智能体结合，通过ReAct Agent这种改进模型，能够有效克服其局限性，引入外部工具和资源，实现更加智能和灵活的交互。

ReAct Agent：原理与关键组件

ReAct Agent的核心在于将决策过程分为“思考（Reasoning）”和“行动（Action）”两个阶段，通过观察外部环境反馈迭代决策过程。其关键组件包括：

• Models：使用大语言模型作为核心推理引擎。
• Prompts：引导模型完成特定任务的指令。
• Memory：记录已执行的行动和相关信息，用于指导后续决策。
• Indexes：结构化文档的索引，便于高效检索和理解外部信息。
• Chains：逻辑执行链路，将思考和行动连接起来，实现决策流程的自动化。

实战：构建火车票购票智能体

本文通过实例展示了如何使用开源库LangChain构建一个基于ReAct Agent原理的火车票购票智能体。通过定义查询和购买火车票的工具函数，以及定制prompt与最终回复模板，智能体能够理解用户任务描述并提供准确的响应，实现从查询到购票的全流程自动化服务。这个实战案例不仅演示了理论知识的应用，也为进一步探索智能体在不同场景下的可能性提供了实践指导。

智能体（Agent）是能够自主行动以达到目标的实体，它们在多智能体系统（MAS）中扮演核心角色。智能体能够感知环境并基于决策制定行动，通常在游戏、模拟、机器人控制等领域得到广泛应用。与之相比，大语言模型（LLM）虽具有强大的文本生成能力，但由于缺乏主动感知和外部交互能力，其知识和推理能力受限。将大语言模型与智能体结合，通过引入外部工具和资源，能够显著提升其应用范围和效果。

ReAct Agent是基于LLM的一种改进模型，旨在克服其固有的局限性。ReAct Agent的核心原理是将决策过程分为“思考（Reasoning）”和“行动（Action）”两个阶段，通过观察外部环境反馈迭代决策过程，从而实现更加智能和灵活的交互。

组件

• Models：使用大语言模型作为核心推理引擎。
• Prompts：用于引导模型完成特定任务的指令。
• Memory：记录已执行的行动和相关信息，用于指导后续决策。
• Indexes：结构化文档的索引，便于高效检索和理解外部信息。
• Chains：逻辑执行链路，将思考和行动连接起来，实现决策流程的自动化。

为了更直观地理解如何构建ReAct Agent，我们将使用开源库LangChain来实现一个简单的火车票购票智能体。以下是一个基于LangChain实现的代码示例：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.callbacks import BaseCallbackHandler
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser, StrOutputParser
from langchain_core.outputs import GenerationChunk, ChatGenerationChunk, LLMResult
from typing import List, Dict, Any, Tuple, Union
from langchain_core.tools import StructuredTool
from pydantic import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI
import json

class SearchTrainTicketTool(StructuredTool):
    def __init__(self):
        super().__init__(name="查询火车票", func=self.query_train_tickets)

    def query_train_tickets(
        self,
        origin: str,
        destination: str,
        date: str,
        departure_time_start: str,
        departure_time_end: str
    ) -> List[Dict[str, str]]:
        # 这里应替换为真实的API调用或者数据源
        return [
            {
                "train_number": "G1234",
                "origin": "北京",
                "destination": "上海",
                "departure_time": "2024-06-01 8:00",
                "arrival_time": "2024-06-01 12:00",
                "price": "100.00",
                "seat_type": "商务座"
            }
        ]

class PurchaseTrainTicketTool(StructuredTool):
    def __init__(self):
        super().__init__(name="购买火车票", func=self.purchase_train_ticket)

    def purchase_train_ticket(
        self,
        train_number: str
    ) -> Dict[str, str]:
        # 这里应替换为真实的API调用或者数据源
        return {
            "result": "success",
            "message": "购买成功",
            "data": {
                "train_number": "G1234",
                "seat_type": "商务座",
                "seat_number": "7-17A"
            }
        }

class MyAgent:
    def __init__(self, llm, tools):
        self.llm = llm
        self.tools = tools

    def run(self, task_description):
        # 这里实现ReAct Agent的完整流程，包括思考、执行动作、反馈等
        # 该部分代码省略，用于说明构建流程
        pass

if __name__ == "__main__":
    tools = [SearchTrainTicketTool(), PurchaseTrainTicketTool()]
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
    agent = MyAgent(llm, tools)
    task = "帮我买24年6月1日早上去上海的火车票"
    reply = agent.run(task)
    print(reply)

定义工具函数

在上述MyAgent类中，我们定义了两个工具函数query_train_tickets和purchase_train_ticket，分别用于查询火车票和购买火车票。这两个函数模拟了与真实API的交互，实际上需要替换为实际的API调用或数据源。

编写prompt与最终回复模板

在智能体中，prompt和最终回复模板是关键组件，它们控制着与用户交互的方式和智能体的输出逻辑。通过定制这些模板，我们能确保智能体按照预期与用户互动，并提供清晰、结构化的响应。

实现Agent主流程与测试案例

在实际应用中，智能体将根据用户输入的任务描述，通过一系列迭代的思考和行动，最终完成任务。测试案例用于验证智能体的正确性和效率，确保其能够在不同场景下提供准确、有效的服务。

掌握智能体基础对于构建更复杂、更智能的AI系统至关重要。通过本教程，我们了解了智能体在AI领域的应用、ReAct Agent的原理与实现，以及如何通过实践构建一个简单的火车票购票智能体。未来的学习资源可以包括开源社区、在线课程和实践项目，以进一步提升在智能体和大语言模型方面的技能。推荐的在线学习平台如慕课网提供了丰富的AI和机器学习课程，可以帮助深入学习这些技术。