摘要
本文深入解释了大型语言模型（Large Language Model，LLM）代理（Agent）的工作原理，详细阐述了它们的结构、能力和应用。
摘要
LLM代理是一种先进的数字助手，它们超越了传统的聊天机器人，通过整合推理和行动能力，类似于人类使用工具来增强认知任务。这些代理配备了一个核心模块，用于管理目标、工具、计划和记忆，使它们能够独立执行复杂任务。它们利用短期和长期记忆来指导它们的行动和决策，并且可以访问各种工具和API来执行任务。本文介绍了开发LLM代理的步骤，强调了基础LLM、交互工具和代理控制器的重要性，Llama Index是一个推荐的框架。评估这些代理对于保持高质量的响应至关重要，TrueLens提供了一个为此目的的开源库。基于代理的方法提供了自由、效率、灵活性、专业化以及解决从客户服务到医疗援助等各个领域复杂问题的能力。然而，必须解决诸如有限的上下文容量、长期规划的困难以及自然语言接口的可靠性等挑战，以提高它们的性能。
LLM Agent
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图 1. 由LLM驱动的自主代理系统概览
LLM代理就像一个智能助手。它不仅仅是一个回答问题的聊天机器人。它更像是一个能够采取行动、做出决策并使用各种工具来完成任务的数字助手。就像人类可能会使用计算器进行数学计算或搜索互联网以获取信息一样，代理可以使用数字工具来增强其能力。
LLM在代理中的作用
增强推理和行动
LLM可以被视为代理的“大脑”。它们负责理解手头的任务，思考问题，并决定采取什么行动。这个过程结合了推理和行动，通常被称为ReAct方法。
使用工具
就像你可能会使用计算器进行复杂数学计算一样，代理可以使用数字工具来执行它们不擅长的任务，例如精确计算或在线查找特定信息。
LLM组件
代理核心
代理核心是管理代理核心逻辑和行为特征的中央协调模块。将其视为代理的“关键决策模块”。我们还在其中定义：
代理的一般目标：包含代理的总体目标和目的。
执行工具：基本上是代理可以使用的所有工具的简短列表或“用户手册”
解释如何使用不同的计划模块：详细介绍不同计划模块的用途以及在什么情况下使用。
相关记忆：这是一个动态部分，在推理时填充与用户过去对话中最相关的记忆项目。“相关性”是使用户提出的问题来确定的。
代理的角色（可选）：这个角色描述通常用于使模型倾向于使用某些类型的工具，或赋予代理最终响应中的典型特殊性。
代理核心可以访问目标、工具、计划助手和一般答案格式。
记忆模块
记忆模块在AI代理中起着关键作用。记忆模块本质上可以被视为代理的内部日志以及与用户交互的存储库。
有两种类型的记忆模块：
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短期记忆：代理尝试回答用户单个问题的行动和思考的记录：代理的“思维过程”。
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长期记忆：关于用户和代理之间发生的事件的行动和思考的记录。它是一个日志簿，包含跨越数周或数月的对话历史。
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记忆需要的不仅仅是基于语义相似性的检索。通常，一个复合分数由语义相似性、重要性、最近性和其他特定于应用的指标组成。它用于检索特定信息。
工具
工具是代理可以用来执行任务的明确定义的可执行工作流程。它们通常可以被看作是专门的第三方API。
例如，代理可以使用RAG管道生成上下文感知的答案，使用代码解释器解决复杂的程序任务，使用API在互联网上搜索信息，甚至使用任何简单的API服务，如天气API或即时消息应用程序的API。
规划模块
复杂的问题，例如分析一组财务报告以回答一个层次化的商业问题，通常需要细致的方法。通过使用LLM驱动的代理，这种复杂性可以通过使用两种技术的组合来处理：
开发LLM代理的步骤
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一个基础LLM
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交互的工具（例如，Google自定义搜索引擎，计算器）
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控制交互的代理
Llama Index是一个强大的框架，用于构建连接自定义数据源到大型语言模型的LLM代理。
根据上下文相关性、基础性和答案相关性评估LLM代理有助于保持响应质量。
TrueLens提供了一个开源库，用于跟踪和评估LLM实验，为提高代理性能提供有价值的见解。
基于代理的方法的优点
自由和效率 — 代理自主操作，减少了对持续人工干预的需求，从而使人类可以从事其他活动。
灵活性 — 代理可以根据提示适应各种需求。
专业化 — 提示和训练允许在领域中拥有深厚的专业知识。这在需要透彻理解的学科中尤其有利，如医疗保健。
解决复杂问题 — 代理可以在人类更难成功的地方取得成功。它们可以高效、快速地解决需要密集计算、多学科或彻底研究的复杂问题。
创新和进步 — LLM代理提供可以推动技术和发展前进的想法和信息。
多代理LLM
多代理LLM系统是多个LLM代理相互交互或协作工作的框架，以实现复杂任务或目标。这通过利用多个模型的集体优势和专业化专业知识，扩展了单个LLM代理的能力。通过通信、协作、共享信息和见解以及分配任务，多代理LLM系统可以比单个代理更有效地解决问题，灵活且规模化。
LLM代理用例
客户服务和支持 — 提供客户支持，处理查询，解决问题，并全天候提供信息。
内容创作和文案撰写 — 生成创意内容，如文章、博客、脚本和广告文案。
语义搜索代理 - 语义搜索基于含义，与侧重于使用确切单词的词汇搜索不同。
语言翻译和本地化 — 为各种内容类型提供翻译服务，帮助克服语言障碍，为不同地区本地化内容。
教育和辅导 — 作为个性化导师，提供解释，回答问题，并在广泛的学科中协助学习材料。
编程和代码生成 — 编写、审查和调试代码，从而加快开发过程并帮助学习编程语言。
研究和数据分析 — 筛选大量文本，总结信息并提取相关数据，这对研究和分析非常有价值。
医疗保健援助 — 在患者互动、医疗文档甚至作为诊断和治疗计划的辅助工具等领域提供支持，尽管它们不替代专业医疗建议。
个人助理 — 管理日程，设置提醒，回答问题，甚至帮助电子邮件管理和其他行政任务。
法律和合规援助 — 协助法律研究、文件审查和起草法律文件（不替代专业法律建议）。
辅助工具 — 通过语音转文本转换、阅读辅助和简化复杂文本等工具提高可访问性。
互动娱乐 — 在游戏和互动故事讲述中，创造动态叙事、角色对话和响应性故事元素。
市场营销和客户洞察 — 分析客户反馈，进行情感分析，并生成营销内容，提供有关消费者行为的宝贵见解。
社交媒体管理 — 管理社交媒体内容，从生成帖子到分析趋势和与受众互动。
人力资源管理 — 协助简历筛选，回答员工查询，甚至在培训和发展活动中。
挑战
有限的上下文容量：LLM受到有限上下文长度的限制，限制了它们整合历史数据和复杂指令的能力。这个限制阻碍了性能，特别是在需要深入上下文理解的任务中。为了应对这一挑战，应该集中精力扩大上下文窗口，允许LLM掌握更多的历史信息和详细指令。
长期规划：与可以根据意外情况调整计划的人类不同，LLM很难偏离预定义路径。为了减轻这一挑战，必须开发机制，使代理能够在遇到意外错误时适应他们的计划。代理应该具备处理偏差并调整其策略以实现预期结果的能力。
自然语言界面：LLM在与外部组件（如记忆和工具）通信时严重依赖自然语言界面。然而，模型输出的可靠性可能是不确定的。LLM可能会产生不可靠的结果，遇到格式问题，甚至通过拒绝指令显示反抗行为。确保这些界面的可靠性和准确性对于代理的最佳性能至关重要。这需要改进LLM的自然语言生成能力，以产生更准确和上下文相关的响应。
