深度学习系列62：Agent入门

1 anget介绍和openai标准接口

agent的核心是其代理协同工作的能力。每个代理都有其特定的能力和角色，你需要定义代理之间的互动行为，即当一个代理从另一个代理收到消息时该如何回复。

agent目前大多使用openai标准接口调用LLM服务，说明如下。

标准接口示例如下，其中role包括：system（设定了 AI 的行为和角色，和背景），user（我们输入的问题或请求），assistant（自动生成）

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import openai
response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "你正在与一位科幻小说的专家交谈。"},
        {"role": "user", "content": "我正在写一部科幻小说，故事发生在一个遥远的星球上，主人公是一个探险家。你有什么建议可以让我的故事更引人入胜吗？"},
    ]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

2 autogen

微软家的autogen默认撰写python代码来求解问题。

2.1 直接调用接口

autogen中可以参考下面的代码，OpenAIWrapper封装openai标准接口服务后，可以直接使用create方法调用本地LLM服务：

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from autogen import OpenAIWrapper
client = OpenAIWrapper(api_key="NULL", base_url="http://localhost:2600/v1", api_type="open_ai")
question = '世界上最高峰是什么？'
response = client.create(messages=[{"role": "user", "content": "<用户>%s<AI>"%question}], model="guff")
print(client.extract_text_or_completion_object(response))

2.2 UserProxyAgent和AssistantAgent

autogen的AssistantAgent 设计为充当 AI 助手，默认使用 LLM。它可以编写 Python 代码（在 Python 编码块中），供用户在收到消息（通常是需要解决的任务的描述）时执行。它还可以接收执行结果并建议更正或错误修复。

而UserProxyAgent 是人类的代理代理，默认情况下，在每个交互回合中，将人工输入作为代理的回复，并且还具有执行代码和调用函数的能力。当它在收到的消息中检测到可执行代码块且未提供人类用户输入时，会自动 UserProxyAgent 触发代码执行。可以通过将 code_execution_config 参数设置为 False 来禁用代码执行。

下面是个简单的调用例子：

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from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
config_list = [{"model": "minicpm","base_url": "http://127.0.0.1:2600/v1","api_type": "open_ai","api_key": "NULL"}]
assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config={"config_list": config_list})
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", code_execution_config={"work_dir": "coding","use_docker":False})
# 构造参与代理后，可以通过初始化步骤启动多代理对话会话，用户代理发起聊天
user_proxy.initiate_chat(assistant, message="给我讲个笑话。")

输出如下：

下面的例子展示了如何使用这两个agent一步步完成任务：

复制代码

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
config_list = [{"model": "minicpm","base_url": "http://127.0.0.1:2600/v1","api_type": "open_ai","api_key": "NULL"}]
assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config= {"config_list": config_list,"temperature": 0.1,"max_tokens":16000,})
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", code_execution_config={"work_dir": "coding", "use_docker": False})
user_proxy.initiate_chat(assistant, message="Plot a chart of NVDA and TESLA stock price change YTD.")

3. Qwen-gen

3.1 使用方法

和autogen不一样，Qwen-gen的角色名字需要写在函数的json中，下面是一个chatbot的示例：

其他的功能貌似不太好用（可能是因为用的不是Qwen的LLM功能）