核心内容摘要
那一袭旗袍，点亮我心头的星辰
文章介绍了搭建完整智能体的六大核心步骤设计系统提示词定义角色行为、创建工具实现外部交互、配置模型参数确保一致性、定义响应格式获得可预测结果、添加记忆实现连续对话、最后组装运行智能体。
通过这六个步骤即使是简单的智能体也能实现基本功能如获取用户位置和天气信息等文章提供了完整代码示例帮助开发者快速上手智能体开发。
上期我们大了一个最简单的智能体这次我们搭建一个相对完整的智能体虽然各个功能都很简单但是也属于麻雀虽小五脏俱全了。
搭建一个相对完整的智能体一般应该包含以下6个关键步骤设计详细的系统提示词创建模型可调用的工具模型参数配置以获得一致响应结构化输出以获得可预测的结果对话记忆以实现类似聊天的交互方式创建并运行智能体。
第一步 定义系统提示词系统提示词SYSTEM_PROMPT定义了智能体的角色和行为是智能体的“人设”定义系统提示词时要像描述一个人一样尽量“具体”同时要可行天马行空明显超出能力的定义也没有意义。
比如可以这样定义第二步 创建工具工具即是函数functions智能体允许模型通过调用定义好的函数来实现与外部系统交互。
可以依赖于运行时的上下文里的字段也可以与智能体记忆内容进行交互。
这里定义两个工具get_user_location是根据运行时的user_id来判断用户的位置get_weather_for_location是根据位置查询天气返回固定格式的天气状况。
第三步****配置模型参数模型是智能体的驱动引擎因此需要根据使用场景和要求为语言模型设置正确的参数根据所选模型和供应商的不同初始化参数可能会有所变化如果想了解完整的模型参数可以去查阅官方文档。
配置模型一般有两种一种固定模型预先指定模型获得一个可直接使用的聊天模型。
另一种是可配置模型选择配置运行时的某些参数无需更改代码即可轻松切换模型/服务商。
这里我们就用一个固定模型。
这些参数后面会详细讲解。
第四步****定义响应格式如果需要智能体按照特定的结构返回可以定义一个结构化的响应格式。
我们这里使用了dataclass有两个参数一是回复的文本另一个是天气状况都是字符串格式。
但也支持 Pydantic 模型以后会讲到。
第五步****为智能体添加记忆智能体的记忆至关重要如果没有上下文记忆那就是弱智体或者健忘体了好在LangChain有个记忆保存功能可以在多次交互间保持状态智能体记住先前的对话和上下文。
当然在生产环境中肯定是要使用能保存到数据库的持久化检查点。
第六步****创建和运行智能体用所有组件组装你智能体并运行它完整代码AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。
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