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LangChain Blog: In the Loop

What is an agent?

“什么是代理？”

几乎每天都会有人问我这个问题。在 LangChain，我们构建工具来帮助开发者构建 LLM 应用程序，特别是那些充当推理引擎并与外部数据和计算源交互的应用程序。这包括通常被称为“代理”的系统。

每个人似乎对代理都有稍微不同的定义。我的定义可能比大多数人更技术性：

💡 代理是一个使用 LLM 来决定应用程序控制流的系统。

即使在这里，我也承认我的定义并不完美。人们通常认为代理是高级的、自主的、类人的——但如果是一个简单的系统，LLM 在两个不同路径之间进行路由呢？这符合我的技术定义，但不符合人们对代理应具备能力的普遍看法。很难准确定义什么是代理！

这就是为什么我非常喜欢 Andrew Ng 上周的推文。在推文中，他建议“与其争论哪些工作应被包括或排除为真正的代理，我们可以承认系统可以有不同程度的代理性。”就像自动驾驶汽车有不同的自动化级别一样，我们也可以将代理能力视为一个光谱。我非常同意这个观点，我认为 Andrew 表达得很好。将来，当有人问我什么是代理时，我会转而讨论什么是“代理性”。

什么是代理性（agentic）？

去年我在 TED 演讲中谈到了 LLM 系统，并使用下面的幻灯片讨论了 LLM 应用程序中存在的不同自主级别。

一个系统越“代理性”，LLM 决定系统行为的程度就越高。

使用 LLM 将输入路由到特定的下游工作流中具有一些小的“

langchainagentagenticllmlanggraphcognitive-architecturefunction-callingmemory

LangChain Chat Models Function & Tool Calling

Chat Models Functions & Tools

Model Function Calling Tool Calling Python Package
ChatOpenAI ✅ ✅ langchain-openai
ChatTongyi ❌ ✅ langchain-community
ChatOllama ❌ ❌ langchain-community
OllamaFunctions ✅ ❌ langchain-experimental

自定义工具

在构建自己的代理时，您需要为其提供一个工具列表，供其使用。除了实际调用的函数之外，工具还包括几个组件：

  • name (str)：是必需的，并且在提供给代理的一组工具中必须是唯一的。
  • description (str)：可选，但建议提供，因为代理使用它来确定工具的使用。
  • args_schema (Pydantic BaseModel)：可选，但建议提供，可用于提供更多信息（例如，少量示例）或对预期参数进行验证。

定义 Function

langchainfunction-callingtool-callingchatopenaichattongyichatollamaollama-functionspydantictext2sql

LangChain Text2SQL Agent

OpenAI Function Call (Extraction)

这个方法只有 OpenAI 的模型支持。

from langchain.agents import tool
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.tools.render import format_tool_to_openai_function

from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from enum import Enum


# 省份、直辖市
class ProvinceEnum(str, Enum):
    山东省 = "山东省"
    # 其它省份


# 山东省地级市
// ...

OpenAI gpt-3.

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