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LangChain 代理 Agent(学习笔记)

583人阅读 2023/9/24 17:42 总访问：2263597 评论：0 收藏：0 手机

分类: AI

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>#LangChain 代理 Agent(学习笔记)
[TOC]

## 简介

tn2>`Agent` 也就是代理，它的核心思想是利用一个语言模型来选择一系列要执行的动作。
`LangChain` 的链将一系列的动作硬编码在代码中。
而在 `Agent` 中，语言模型被用作推理引擎，来确定应该执行哪些动作以及以何种顺序执行。
这就涉及到几个关键组件：

- `Agent` 代理
- `Tool` 工具
- `Toolkit` 工具包
- `AgentExecutor` 代理执行器

tn2>接下来我们做逐一介绍。


## Agent

tn2>`Agent` 由一个语言模型和一个提示词驱动，决定下一步要采取什么措施的类。
提示词可以包括以下内容：

- 代理的个性（用于使其以特定方式回应）
- 代理的背景（用于为其提供更多关于所要执行任务类型的上下文信息）
- 引导策略（用于激发更好的推理能力）

tn2>`LangChain` 提供了不同类型的代理：

### Zero-shot ReAct

tn2>利用 ReAct 框架根据工具的描述来决定使用哪个工具，可以使用多个工具，但需要为每个工具提供描述信息。
工具的选择单纯依靠工具的描述信息。
关于 ReAct 框架的更多信息，请参考 [ReAct](https://arxiv.org/pdf/2205.00445.pdf)。

### Structured Input ReAct

tn2>相较于单一字符串作为输入的代理，该类型的代理可以通过工具的参数schema创建结构化的动作输入。

### OpenAI Functions

tn2>该类型的代理用来与OpenAI Function Call机制配合工作。

### Conversational

tn2>这类代理专为对话场景设计，使用具有对话性的提示词，利用 ReAct 框架选择工具，并利用记忆功能来保存对话历史。

### Self ask with search

tn2>这类代理利用工具查找问题的事实性答案。

### ReAct document store

tn2>利用 ReAct 框架与文档存储进行交互，使用时需要提供 `Search` 工具和 `Lookup` 工具，分别用于搜索文档和在最近找到的文档中查找术语。

### Plan-and-execute agents

tn2>代理规划要做的事情，然后执行子任务来达到目标。

tn>这里我们多次提到 “工具”，也就是 `Tool`，接下来我们就介绍什么是 `Tool`。

## Tool

tn2>`Tool` 工具，是代理调用的功能，通常用来与外部世界交互，比如维基百科搜索，资料库访问等。
`LangChain` 内置的工具列表，请参考 [Tools](https://python.langchain.com/docs/integrations/tools/)。

## Toolkit

tn2>通常，在达成特定目标时，需要使用一组工具。
`LangChain` 提供了 `Toolkit` 工具包的概念，将多个工具组合在一起。

## AgentExecutor

tn2>代理执行器是代理的运行时。
程序运行中，由它来调用代理并执行其选择的动作。

## 组件实例

### Tool

tn2>`LangChain` 提供了一系列工具，比如 `Search` 工具，`AWS` 工具，`Wikipedia` 工具等。
这些工具都是 `BaseTool` 的子类。
通过调用 `run` 函数，执行工具的功能。
我们以 `LangChain` 内置的工具 `DuckDuckGoSearchRun` 为例，来看看如何使用工具。

tn>注：要使用DuckDuckGoSearchRun工具，需要安装以下python包:

```shell
pip install duckduckgo-search
```

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/a401d63e7b4d45978e2bd5e856302d2a.png)

#### 1. 通过工具类创建工具实例

tn2>该类提供了通过 [`DuckDuckGo`](https://duckduckgo.com/) 搜索引擎搜索的功能。

```python
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun
search = DuckDuckGoSearchRun()
search.run("Who is winner of FIFA worldcup 2018?")
```

tn2>你应该期望如下输出：

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/0aaa2a915e4245c9ae022f306a709d90.png)

tn>注：限于篇幅，这里对模型的回答文本在本讲中做了截取。

#### 2. 通过辅助函数 `load_tools` 加载

tn2>`LangChain` 提供了函数 `load_tools` 基于工具名称加载工具。
先来看看DuckDuckGoSearchRun类的定义：

```python
class DuckDuckGoSearchRun(BaseTool):
    """Tool that adds the capability to query the DuckDuckGo search API."""

    name = "duckduckgo_search"
    description = (
        "A wrapper around DuckDuckGo Search. "
        "Useful for when you need to answer questions about current events. "
        "Input should be a search query."
    )
```

tn2>`name` 变量定义了工具的名称。
这正是我们使用 `load_tools` 函数加载工具时所需要的。
当然，目前比较棘手的是，`load_tools` 的实现对工具名称做了映射，因此并不是所有工具都如实使用工具类中定义的 `name`。
比如，`DuckDuckGoSearchRun` 的名称是 `duckduckgo_search`，但是 `load_tools` 函数需要使用 `ddg-search` 来加载该工具。

tn>请参考源代码 [load_tools.py](https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/v0.0.235/langchain/agents/load_tools.py#L314) 了解工具数据初始化的详情。

tn2>用法

```python
from langchain.agents import load_tools

tools = load_tools(['ddg-search'])
search = tools[0]
search.run("Who is winner of FIFA worldcup 2018?")
```

tn2>你应该期望与方法1类似的输出。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/2cb39837bd424ff1b61c62a9c3869989.png)

tn2>最后，分享一个辅助函数 `get_all_tool_names`，用于获取所有工具的名称。

```python
from langchain.agents import get_all_tool_names
get_all_tool_names()
```

tn2>当前 `LangChain` 版本 `0.0.235` 中，我们应该能看到如下列表：

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/cc782fd621964faf90673b62baa804d7.png)

### Agent

tn2>`Agent` 通常需要 `Tool` 配合工作，因此我们将 `Agent` 实例放在 `Tool` 之后。
我们以 Zero-shot ReAct 类型的 `Agent` 为例，来看看如何使用。代码如下：

```python
from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType
from langchain.llms import OpenAI

import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "您的有效openai api key"

llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["ddg-search", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
agent.run("What is the height difference between Eiffel Tower and Taiwan 101 Tower?")
```

tn2>代码解释：
1. 设置环境变量 `OPENAI_API_KEY` 并实例化 `OpenAI` 语言模型，用于后续的推理。
2. 通过load_tools加载 `DuckDuckGo` 搜索工具和 `llm-math` 工具。
3. 通过 `initialize_agent` 函数初始化代理执行器，指定代理类型为 `ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION`，并打开 `verbose` 模式，用于输出调试信息。
4. 通过 `run` 函数运行代理。

tn>参考 `initialize_agent` 的实现，我们会看到它返回的是 `AgentExecutor` 类型的实例。
这也是代理执行器的常见用法。
请前往源代码 [initialize.py](https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/v0.0.235/langchain/agents/initialize.py#L12) 了解更多初始化代理执行器的详情。


```python
def initialize_agent(
    tools: Sequence[BaseTool],
    llm: BaseLanguageModel,
    agent: Optional[AgentType] = None,
    callback_manager: Optional[BaseCallbackManager] = None,
    agent_path: Optional[str] = None,
    agent_kwargs: Optional[dict] = None,
    *,
    tags: Optional[Sequence[str]] = None,
    **kwargs: Any,
) -> AgentExecutor:
    """Load an agent executor given tools and LLM.
```

tn2>你应该期望如下输出：

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/f4baad72e9494e1fbb81f331e0c92e91.png)

## 总结

tn2>本节课程中，我们学习了什么是 `Agent` 代理，`Tool` 工具，以及 `AgentExecutor` 代理执行器，并学习了它们的基本用法。下一讲我们将学习 `Callback` 回调。
本节课程的完整示例代码，请参考 [08_Agents.ipynb](https://github.com/WTFAcademy/WTF-Langchain/blob/main/08_Agents/README.md)。

### 相关文档资料链接：

tn2>[Python Langchain官方文档](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html)
[五里墩茶社](https://space.bilibili.com/615957867?spm_id_from=333.337.0.0)

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