动态工具调用实战:实习生小渣的AI学习日记

小渣和Mentor的对话

小渣:Mentor,上次我们学习了RAG技术,感觉大语言模型的应用真是越来越丰富了!今天想学点什么呢?

Mentor:今天我们来聊聊Agent框架中的动态工具调用(Dynamic Tool Calling)。你知道吗,Agent可以根据任务需求动态选择并调用不同的工具,比如计算器、搜索引擎或者数据库查询工具。

小渣:听起来好厉害!那具体是怎么实现的呢?

动态工具调用的核心思想

动态工具调用是Agent框架的核心能力之一。与传统的单一模型不同,Agent能够灵活组合多种能力,比如检索、计算、生成等。这种灵活性使得Agent在复杂任务中表现尤为出色。

示例:实现一个简单的Agent

假设我们有两个工具:一个计算器和一个天气查询工具(伪代码)。

# 定义工具
class Calculator:
    def add(self, a, b):
        return a + b

class WeatherQuery:
    def get_weather(self, city):
        return f"The weather in {city} is sunny."

# 初始化工具
calculator = Calculator()
weather_query = WeatherQuery()

# 定义Agent
class SimpleAgent:
    def __init__(self):
        self.tools = {
            "calculator": calculator,
            "weather_query": weather_query
        }

    def execute_task(self, task):
        if "add" in task:
            return self.tools["calculator"].add(2, 3)
        elif "weather" in task:
            return self.tools["weather_query"].get_weather("Beijing")
        else:
            return "Task not recognized."

# 使用Agent
agent = SimpleAgent()
print(agent.execute_task("add 2 and 3"))  # 输出: 5
print(agent.execute_task("weather in Beijing"))  # 输出: The weather in Beijing is sunny.

解释

  1. 工具定义:我们定义了两个工具,CalculatorWeatherQuery,分别用于计算和查询天气。
  2. Agent初始化SimpleAgent类初始化时加载了这两个工具。
  3. 任务执行execute_task方法根据任务内容动态选择并调用合适的工具。

结合LangChain和OpenAI API

在实际应用中,我们可以结合LangChain和OpenAI API实现更复杂的Agent框架。以下是一个简单的示例:

from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI

# 初始化工具和模型
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)

# 初始化Agent
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

# 执行任务
agent.run("What is the weather in Beijing today?")

解释

  1. 工具加载load_tools加载了搜索引擎(serpapi)和计算工具(llm-math)。
  2. Agent初始化initialize_agent将这些工具与OpenAI模型结合,创建一个动态决策的Agent。
  3. 任务执行:Agent会根据任务内容动态选择工具并生成回答。

总结

动态工具调用是Agent框架的核心能力,它让模型能够灵活组合多种工具,完成复杂任务。虽然我们的示例比较简单,但它展示了Agent框架的基本思想。下次我们可以进一步优化,比如加入自定义工具或更复杂的决策逻辑!

希望这篇文章对你有所帮助!

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