AI Agent入门：Agent角色指令设计

主要观点总结

文章介绍了向AI转型的程序员关注的公众号“机器学习AI算法工程”及其提供的关于代理（Agents）的相关内容。文章详细描述了代理的整体架构、业务实现逻辑以及LangChain中代理的实现。此外，文章还提供了关于角色指令的概念、定义和优化策略等相关信息。

关键观点总结

关键观点1: 代理（Agents）介绍

文章介绍了代理的核心思想，包括LLM作为推理大脑，制定解决问题的计划和借助工具实施动作。关键组件包括LLM、工具、Toolkits和AgentExecutor等。

关键观点2: 代理整体架构

文章描述了代理涉及LLM做出决策以确定要采取的行动、执行该行动、查看观察结果并重复执行步骤直到完成的过程。

关键观点3: 代理业务实现逻辑

文章详细说明了代理的业务流程，包括用户提出问题、Agent基于预设的Prompt将问题送给LLM、LLM返回结果和需要使用的工具等步骤。

关键观点4: 角色指令的概念和优化策略

文章介绍了角色指令的定义、万能公式以及优化策略，包括角色设定、工具选择、场景工具策略、限制和输出样式策略等。

关键观点5: 公众号推荐和相关资源

文章最后推荐了一些与机器学习、深度学习相关的公众号，如“机器学习AI算法工程”、“datanlp”等，并提供了相关资源链接。

文章预览

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程 0、概要 Agent是干什么的？Agent的核心思想是使用语言模型（LLM）作为推理的大脑，以制定解决问题的计划、借助工具实施动作。在agents中几个关键组件如下： LLM：制定计划和思考下一步需要采取的行动。 Tools：解决问题的工具 Toolkits：用于完成特定目标所需的工具组。一个toolkit通常包含3-5个工具。 AgentExecutor：AgentExecutor是agent的运行时环境。这是实际调用agent并执行其选择的动作的部分。 1、Agent整体架构 代理（Agents）涉及LLM做出决策以确定要采取哪些行动，执行该行动，查看观察结果并重复执行步骤直到完成。 在LLM驱动的自主代理系统中，LLM充当代理的大脑，并辅以几个关键功能： 规划 子目标拆解解：agent将大型任务拆解为小型的、可管理的子目标，从而能够高效处理复杂任务。 反思和改进 ………………………………