说起 Agent 框架,大家可能觉得很复杂吧,其实核心逻辑很简单,简单的让你觉得不是 Agent。 今天先和大家一起从零实现 AI 代理,只用到 Python 和 OpenAI。
ReAct
我们用 ReAct 来实现 AI 代理。 ReAct 是「Reason – Act」 的意思。
简单的描述一下流程就是:
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• 用户给出问题
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• AI 分析原因
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• 调用工具行动
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• 观察行动结果
-
• 如果满足问题,那么就结束了
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• 如果不满足,重复第二步,最后直到问题的解决。
实现
引入 OpenAI 和一些基础类库:
import openai
import re
import httpx
import os
from dotenv import load_dotenv
_ = load_dotenv()
from openai import OpenAI
创建 OpenAI 客户端,
client = OpenAI()
简答测试一下问答能力,
chat_completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello world"}]
)
chat_completion.choices[0].message.content
可能会输出:
'你好,您需要什么帮助?'
Agent 类
下面实现一个 Python Agent 代理类,我们后面的代理都基于这个类实现。 __call__
表示对象本身的调用。
class Agent:
def __init__(self, system=""):
self.system = system
self.messages = []
if self.system:
self.messages.append({"role": "system", "content": system})
def __call__(self, message):
self.messages.append({"role": "user", "content": message})
result = self.execute()
self.messages.append({"role": "assistant", "content": result})
return result
def execute(self):
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
temperature=0,
messages=self.messages)
return completion.choices[0].message.content
我们使用 gpt-40
模型,并定义了一个 execute
方法,来调用大模型。
编写提示语,这个提示语完成了 ReAct 指令,我们如果要自行实现 Agent,都可以以这个提示语为模块进行修改和扩展:
prompt = """
你在一个思考、行动、暂停、观察的循环中运行。
在循环结束时,你输出一个答案
使用思考来描述你对所问问题的想法。
使用行动来运行其中一个可用的操作 - 然后返回暂停。
观察将是运行这些操作的结果。
你可用的操作是:
计算:
例如计算:4 * 7 / 3
运行计算并返回数字 - 使用 Python,因此请确保在必要时使用浮点语法
平均狗体重:
例如平均狗体重:牧羊犬
在给定品种的情况下返回狗的平均体重
示例会话:
问题:斗牛犬的体重是多少?
想法:我应该使用 average_dog_weight 来查看狗的体重
动作:average_dog_weight:斗牛犬
暂停
您将再次收到以下信息:
观察:斗牛犬重 51 磅
然后您输出:
答案:斗牛犬重 51 磅
""".strip()
定义 Action
思考和推理有了,记下来我们定一下动作。Agent 有了行动的能力,无论是执行函数还是调用工具, Agent 才完整。
定义两个动作进行运算或者计算平均体重:
-
• calculate
-
• average_dog_weight
把所有的动作到放到 known_actions
里面,这样我们就可以根据动作名称执行相应的动作了。
def calculate(what):
return eval(what)
def average_dog_weight(name):
if name in "Scottish Terrier":
return("Scottish Terriers average 20 lbs")
elif name in "Border Collie":
return("a Border Collies average weight is 37 lbs")
elif name in "玩具贵宾犬":
return("玩具贵宾犬的平均体重为 7 磅")
else:
return("An average dog weights 50 lbs")
known_actions = {
"calculate": calculate,
"average_dog_weight": average_dog_weight
}
Agent 实例
提问玩具贵宾犬的重量
:
abot = Agent(prompt)
result = abot("玩具贵宾犬有多重?")
print(result)
根据我们的提示语,可以看到
想法:我应该使用平均狗体重动作来查找玩具贵宾犬的平均体重。
动作:average_dog_weight:玩具贵宾犬
暂停
可以看到,Agent 返回了动作 average_dog_weight
,我们手动调用一下这个方法:
result = average_dog_weight("玩具贵宾犬")
得到输出:
玩具贵宾犬的平均体重为 7 磅
我们把观察到的结果发送给 Agent:
next_prompt = "Observation: {}".format(result)
abot(next_prompt)
查看最终结果 abot.messages[-1]
:
{'role': 'assistant',
'content': 'Answer: 玩具贵宾犬的平均体重为 7 磅'}
到这里,我们就重现了一次 ReAct 的整个过程,但是每种不足的是,调用现实世界函数是我们手动调用的。
也就是每次观察 LLM 输出,再反馈给 Agent 都要手动参与,也就是 average_dog_weight
这一步。
自动调用
如果把 Agent 支持的函数都改成自动调用,那么 Agent 不就可以自己做事情了么。
我们编写一个循环,用正则解析LLM回答,最大尝试次数为 5 ,自动进行上面的步骤。
action_re = re.compile('^Action: (w+): (.*)$') # python regular expression to selection action
def query(question, max_turns=5):
i = 0
bot = Agent(prompt)
next_prompt = question
while i < max_turns:
i += 1
result = bot(next_prompt)
print(result)
actions = [
action_re.match(a)
for a in result.split('n')
if action_re.match(a)
]
if actions:
# There is an action to run
action, action_input = actions[0].groups()
if action not in known_actions:
raise Exception("Unknown action: {}: {}".format(action, action_input))
print(" -- running {} {}".format(action, action_input))
observation = known_actions[action](action_input)
print("Observation:", observation)
next_prompt = "Observation: {}".format(observation)
else:
return
再一次进行提问:
question = """我有两只狗,一只边境牧羊犬和一只苏格兰梗犬。
它们的总体重是多少"""
query(question)
可以看到大致如下的输出:
想法:我需要找到边境牧羊犬和苏格兰梗的平均体重,然后将它们加在一起得到总体重。
动作:average_dog_weight:边境牧羊犬
暂停
-- 运行 average_dog_weight 边境牧羊犬
观察:边境牧羊犬的平均体重为 37 磅
想法:现在我需要找到苏格兰梗的平均体重。
动作:average_dog_weight:苏格兰梗
暂停
-- 运行 average_dog_weight 苏格兰梗
观察:苏格兰梗平均体重 20 磅
想法:我现在知道了两只狗的平均体重。我将把它们加在一起得到总体重。
动作:计算:37 + 20
暂停
-- 运行计算 37 + 20
观察:57
答案:边境牧羊犬和苏格兰梗的总体重为 57 磅。
这个过程是不是很熟悉,和 LangChain 的调用过程基本一致。
总结
前面演示的例子是不是看起来挺玩具的。
其实原理都没有太多变化,基于这个应用你就可以扩展出来很多实用或者有趣的东西。
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• 比如你想查询天气,可以写一个
get_weature
的 行为, -
• 如果你每天的工作日志都存下来并且可查,就可以实现一个自动编写发送周报的行为,
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• 对接地图API,查询交通情况,
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• 物联网对接,控制家里的电器开关。
换句话说,用程序能做的事情大致都可以用自然语言和大模型在外面包装一层,形成 Agent 的能力。
当然,这还只是开始。
— END —