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一文教会如何动手搭建AI Agent 原创
所谓智能体优势在于自动执行复杂任务，提升自动化和智能决策效率。AI agent可以应用于多个领域，包括客户服务、个人助理、智能家居控制、自动驾驶汽车、推荐系统等。它们可以是软件形式，如聊天机器人，也可以是集成到物理设备中的，如智能音箱或机器人。AI agent的设计和功能取决于其被分配的任务和所处的环境。
Agent工作原理主要是四个步骤
1.感知。通过传感器感知环境变化。
2.记忆。根据历史数据在未来做更精确的决策。
3.规划和决策。分析收集到的数据和存储的经验，进行事前规划和动态决策。
4.工具使用和行动。执行决策指令。
要动手制作一个智能体（AI Agent），可以遵循以下步骤：
• 选择开发平台和框架：可以选择如百度AgentBuilder、阿里云魔搭社区、SkyAgents(昆仑万维)等平台，这些平台提供了基于大模型的智能体开发工具，支持零代码和低代码开发模式，适合不同技术背景的开发者。
• 安装和导入依赖：根据你选择的平台和框架，安装必要的库和工具。例如，使用Python进行开发时，可能需要安装`langchain`、`uuid`、`pydantic`等库。
• 定义工具（Tools）： 根据你的智能体需要执行的任务，定义相应的工具函数。这些工具可以是API调用、数据库查询、文件处理等。
• 实现智能Agent类： 创建一个智能体类，初始化时包含语言模型（LLM）、工具（tools）、提示（prompt）等。
• 设计Agent主流程：根据任务描述，设计Agent的决策执行步骤，调用相关工具，接收观察结果，并据此更新记忆。
• 实例测试： 定义具体任务，如“买24年6月1日早上去上海的火车票”，并测试Agent是否能够正确执行任务。
• 工具类辅助编程：定义Action类用于结构化定义工具的属性，以及自定义CallbackHandler用于打印大模型返回的思考过程。
• 注册新工具： 在GitHub上查看教程，注册新工具以扩展智能体的功能。
• 多模态和多模型集成： 根据需要，集成NLP、语音、视觉、多模态等多种模型，以及知识检索、API检索等方案。
• 持续迭代和优化：根据实际运行情况，持续优化智能体的性能和响应能力。
以上步骤提供了一个基本的框架，具体的实现细节会根据所选平台和框架有所不同。
以供应链管理为例，AI Agent首先会持续监测库存水平、订单状态和运输情况，实时收集数据。然后，基于历史库存数据及当前动态，优化存储信息，帮助预测未来需求，同时列出采购计划。接下来，分析运力及需求动态，制定运输计划，做出决策。
本文转载自公众号数字化助推器 作者：天涯咫尺TGH
©著作权归作者所有，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任
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