一文教會如何動手搭建AI Agent 原創
所謂智能體優勢在于自動執行復雜任務，提升自動化和智能決策效率。AI agent可以應用于多個領域，包括客戶服務、個人助理、智能家居控制、自動駕駛汽車、推薦系統等。它們可以是軟件形式，如聊天機器人，也可以是集成到物理設備中的，如智能音箱或機器人。AI agent的設計和功能取決于其被分配的任務和所處的環境。
Agent工作原理主要是四個步驟
1.感知。通過傳感器感知環境變化。
2.記憶。根據歷史數據在未來做更精確的決策。
3.規劃和決策。分析收集到的數據和存儲的經驗，進行事前規劃和動態決策。
4.工具使用和行動。執行決策指令。
要動手制作一個智能體（AI Agent），可以遵循以下步驟：
? 選擇開發平臺和框架：可以選擇如百度AgentBuilder、阿里云魔搭社區、SkyAgents(昆侖萬維)等平臺，這些平臺提供了基于大模型的智能體開發工具，支持零代碼和低代碼開發模式，適合不同技術背景的開發者。
? 安裝和導入依賴：根據你選擇的平臺和框架，安裝必要的庫和工具。例如，使用Python進行開發時，可能需要安裝`langchain`、`uuid`、`pydantic`等庫。
? 定義工具（Tools）： 根據你的智能體需要執行的任務，定義相應的工具函數。這些工具可以是API調用、數據庫查詢、文件處理等。
? 實現智能Agent類： 創建一個智能體類，初始化時包含語言模型（LLM）、工具（tools）、提示（prompt）等。
? 設計Agent主流程：根據任務描述，設計Agent的決策執行步驟，調用相關工具，接收觀察結果，并據此更新記憶。
? 實例測試： 定義具體任務，如“買24年6月1日早上去上海的火車票”，并測試Agent是否能夠正確執行任務。
? 工具類輔助編程：定義Action類用于結構化定義工具的屬性，以及自定義CallbackHandler用于打印大模型返回的思考過程。
? 注冊新工具： 在GitHub上查看教程，注冊新工具以擴展智能體的功能。
? 多模態和多模型集成： 根據需要，集成NLP、語音、視覺、多模態等多種模型，以及知識檢索、API檢索等方案。
? 持續迭代和優化：根據實際運行情況，持續優化智能體的性能和響應能力。
以上步驟提供了一個基本的框架，具體的實現細節會根據所選平臺和框架有所不同。
以供應鏈管理為例，AI Agent首先會持續監測庫存水平、訂單狀態和運輸情況，實時收集數據。然后，基于歷史庫存數據及當前動態，優化存儲信息，幫助預測未來需求，同時列出采購計劃。接下來，分析運力及需求動態，制定運輸計劃，做出決策。
本文轉載自公眾號數字化助推器 作者：天涯咫尺TGH
