构建通用LLM智能体的七大绝技:打造你的专属AI助手
在AI技术飞速发展的今天，LLM（大语言模型）智能体已经成为提升工作效率和创新的重要工具。构建一个通用LLM智能体不仅能帮助你快速原型化用例，还能为设计定制化的智能体架构奠定基础。以下是一步一步构建通用LLM智能体的七大绝技，让你轻松打造专属AI助手。
1. 选择合适的LLM
选择合适的模型是构建LLM智能体的第一步，也是最关键的一步。你需要考虑模型的性能、许可、成本以及语言支持。尤其是模型在编码、工具调用和推理等关键任务上的表现，是评估的重要基准。
- 性能评估基准：
- 大规模多任务语言理解（MMLU）
- 函数调用排行榜（工具选择与调用）
- HumanEval 和 BigCodeBench（编码）
- 模型上下文窗口：代理工作流可能会消耗大量令牌，更大的上下文窗口能显著提升性能。
- 推荐模型：
- 前沿模型：GPT-4o、Claude 3.5
- 开源模型：Llama 3.2、Qwen 2.5
2. 定义代理的控制逻辑
LLM代理的核心在于其控制逻辑，这决定了它如何处理用户查询并调用工具。控制逻辑通过系统提示（system prompt）实现，这是在模型与用户查询交互之前提供给模型的指令和上下文信息。
常见的代理模式包括：
- 工具使用：代理决定何时将查询路由到工具或依赖自身知识。
- 反思：代理在回应用户之前审查并纠正答案。
- 推理-再行动（ReAct）：代理通过推理解决问题，执行动作并观察结果。
- 计划-再执行：代理提前计划任务并分解为子步骤。
示例系统提示：
### Communication structure
You communicate only in instruction lines. The format is: "Instruction: expected output". You must only use these instruction lines and must not enter empty lines or anything else between instruction lines.
Message: User's message. You never use this instruction line.
Thought: A single-line plan of how to answer the user's message. It must be immediately followed by Final Answer.
Function Name: Name of the function. This instruction line must be immediately followed by Function Input.
Function Input: Function parameters. Empty object is a valid parameter.
Function Output: Output of the function in JSON format.
Final Answer: Answer the user or ask for more information or clarification.3. 定义代理的核心指令
清晰地列出代理的功能和限制，是确保其性能的关键。这包括代理的名称、角色、语气、工具使用策略以及错误处理方式。
示例指令：
### Instructions
User can only see the Final Answer, all answers must be provided there.
You must always use the communication structure and instructions defined above.
Functions must be used to retrieve factual or historical information to answer the message.
If the user suggests using a function that is not available, answer that the function is not available. You can suggest alternatives if appropriate.4. 定义和优化核心工具
工具是赋予智能体“超能力”的关键。你需要定义每个工具的名称、描述、输入模式以及调用方式。关键工具包括代码执行、网页搜索、文件读取和数据分析。
示例工具定义：
class ArxivInput(BaseModel):
query: str = Field(description="search query to look up")
class ArxivQueryRun(BaseTool):
name: str = "arxiv"
description: str = "A wrapper around Arxiv.org. Useful for when you need to answer questions about scientific articles on arxiv.org. Input should be a search query."
api_wrapper: ArxivAPIWrapper = Field(default_factory=ArxivAPIWrapper)
args_schema: Type[BaseModel] = ArxivInput
def _run(self, query: str, run_manager: Optional[CallbackManagerForToolRun] = None) -> str:
return self.api_wrapper.run(query)5. 决定内存处理策略
LLM的上下文窗口有限，因此需要一个稳健的内存处理策略来管理对话历史和工具输出。常见的策略包括：
- 滑动内存：保留最近的k次对话轮次。
- 标记内存：保留最近的n个标记。
- 摘要内存：使用LLM对对话进行总结。
6. 解析代理的原始输出
解析器的作用是将LLM的原始输出转换为结构化的数据格式（如JSON），以便应用程序处理。这对于执行下一步操作至关重要。
7. 协调代理的下一步
协调逻辑决定了LLM输出后的下一步操作。根据输出，你可能需要：
- 执行工具调用：调用工具并返回结果给LLM。
- 返回答案：向用户提供最终响应或请求更多信息。
示例协调逻辑：
def orchestrator(llm_agent, llm_output, tools, user_query):
while True:
action = llm_output.get("action")
if action == "tool_call":
tool_name = llm_output.get("tool_name")
tool_params = llm_output.get("tool_params", {})
if tool_name in tools:
try:
tool_result = tools[tool_name](**tool_params)
llm_output = llm_agent({"tool_output": tool_result})
except Exception as e:
return f"Error executing tool '{tool_name}': {str(e)}"
else:
return f"Error: Tool '{tool_name}' not found."
elif action == "return_answer":
return llm_output.get("answer", "No answer provided.")
else:
return "Error: Unrecognized action type from LLM output."多智能体系统的应用场景
虽然通用的单智能体设置是原型设计的绝佳起点，但对于复杂的用例，多智能体系统可能更为合理。通过将任务分配给多个智能体，可以避免单个LLM的上下文过载，从而提高整体效率。
总结
通过以上七大绝技，你可以构建一个能够处理各种用例的通用LLM智能体，从竞争分析到复杂工作流的自动化。从单智能体开始，逐步优化并扩展到多智能体系统，将为你在AI应用开发中提供强大的支持。
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