Datawhale Hello-Agents入门篇202512第1次作业

作业

首先，确保你的电脑上已经安装了必要的库：

bash 复制代码

pip install requests python-dotenv tavily-python openai

python-dotenv 用于读取 .env 环境变量文件
其他库是原代码中已用到的（网络请求、Tavily 搜索、OpenAI 兼容客户端）

1. 环境变量配置：将敏感的API密钥存储在.env文件中，避免硬编码

作用：存储敏感的 API 密钥，避免直接写在代码里（安全最佳实践）。

在你的代码文件（FirstAgentTest.py）同一个文件夹下，新建一个文件，命名为 .env（注意文件名前有个点，没有后缀）。
打开 .env 文件，复制以下内容，替换成你的阿里云 DashScope API 密钥：

python 复制代码

# .env 文件内容
DASHSCOPE_API_KEY=你的阿里云API密钥
DASHSCOPE_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
DASHSCOPE_MODEL=qwen-max-latest
TAVILY_API_KEY=你的Tavily API密钥  # 如果你有的话，没有可以先留空（但get_attraction会报错）

阿里云 API 密钥获取：登录阿里云 DashScope 控制台创建
Tavily API 密钥获取：登录Tavily 官网申请

步骤 2：修改代码

更新 API 配置（读取.env 环境变量）

原代码中 API 配置是硬编码的（写死的），需要改成从 .env 文件读取。

原代码（需要替换的部分）：

python 复制代码

# --- 1. 配置LLM客户端 ---
# 请根据您使用的服务，将这里替换成对应的凭证和地址
API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "YOUR_BASE_URL"
MODEL_ID = "YOUR_MODEL_ID"
os.environ['TAVILY_API_KEY'] = "YOUR_TAVILY_API_KEY"

修改后代码：

python 复制代码

# 新增：加载.env文件中的环境变量
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()  # 这行代码会自动读取同目录下的.env文件

# --- 1. 配置LLM客户端（改用阿里云DashScope） ---
API_KEY = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY", "")  # 从.env读取
BASE_URL = os.environ.get("DASHSCOPE_BASE_URL", "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")  # 从.env读取，默认值保底
MODEL_ID = os.environ.get("DASHSCOPE_MODEL", "qwen-max-latest")  # 从.env读取，默认值保底
os.environ['TAVILY_API_KEY'] = os.environ.get("TAVILY_API_KEY", "")  # 从.env读取Tavily密钥

from dotenv import load_dotenv 和 load_dotenv()：这两行是新增的，用于加载 .env 文件中的变量。
os.environ.get(变量名, 默认值)：安全地读取环境变量，如果没读到就用默认值（避免报错）。

在主程序入口部分，将OpenAI API配置替换为DashScope API配置：

python 复制代码

API_KEY = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY", "")
BASE_URL = os.environ.get("DASHSCOPE_BASE_URL", "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
MODEL_ID = os.environ.get("DASHSCOPE_MODEL", "qwen-max-latest")

作用域管理：确保变量和函数在需要使用的地方能够被正确访问
正则表达式调试：识别和修复正则表达式中的错误
错误处理：通过测试和调试找出并解决代码中的问题

根据这个模式，将代码适配到其他兼容OpenAI接口的LLM服务上

修改后代码：

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import re
import os
from dotenv import load_dotenv
from tavily import TavilyClient
from openai import OpenAI

# 加载环境变量
load_dotenv()

# --- 1. 配置系统提示词 ---
AGENT_SYSTEM_PROMPT = """
你是一个智能旅行助手。你的任务是分析用户的请求，并使用可用工具一步步地解决问题。

# 可用工具:
- `get_weather(city: str)`: 查询指定城市的实时天气。
- `get_attraction(city: str, weather: str)`: 根据城市和天气搜索推荐的旅游景点。

# 行动格式:
你的回答必须严格遵循以下格式。首先是你的思考过程，然后是你要执行的具体行动，每次回复只输出一对Thought-Action：
Thought: [这里是你的思考过程和下一步计划]
Action: [这里是你要调用的工具，格式为 function_name(arg_name="arg_value")]

# 任务完成:
当你收集到足够的信息，能够回答用户的最终问题时，你必须在`Action:`字段后使用 `finish(answer="...")` 来输出最终答案。

请开始吧！
"""

# --- 2. 实现工具函数 ---\n
def get_weather(city: str) -> str:
    """
    通过调用 wttr.in API 查询真实的天气信息。
    """
    # API端点，我们请求JSON格式的数据
    url = f"https://wttr.in/{city}?format=j1"
    
    try:
        # 发起网络请求
        response = requests.get(url)
        # 检查响应状态码是否为200 (成功)
        response.raise_for_status() 
        # 解析返回的JSON数据
        data = response.json()
        
        # 提取当前天气状况
        current_condition = data['current_condition'][0]
        weather_desc = current_condition['weatherDesc'][0]['value']
        temp_c = current_condition['temp_C']
        
        # 格式化成自然语言返回
        return f"{city}当前天气:{weather_desc}，气温{temp_c}摄氏度"
        
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        # 处理网络错误
        return f"错误:查询天气时遇到网络问题 - {e}"
    except (KeyError, IndexError) as e:
        # 处理数据解析错误
        return f"错误:解析天气数据失败，可能是城市名称无效 - {e}"


def get_attraction(city: str, weather: str) -> str:
    """
    根据城市和天气，使用Tavily Search API搜索并返回优化后的景点推荐。
    """
    # 1. 从环境变量中读取API密钥
    api_key = os.environ.get("TAVILY_API_KEY")
    if not api_key:
        return "错误:未配置TAVILY_API_KEY环境变量。"

    # 2. 初始化Tavily客户端
    tavily = TavilyClient(api_key=api_key)
    
    # 3. 构造一个精确的查询
    query = f"'{city}' 在'{weather}'天气下最值得去的旅游景点推荐及理由"
    
    try:
        # 4. 调用API，include_answer=True会返回一个综合性的回答
        response = tavily.search(query=query, search_depth="basic", include_answer=True)
        
        # 5. Tavily返回的结果已经非常干净，可以直接使用
        # response['answer'] 是一个基于所有搜索结果的总结性回答
        if response.get("answer"):
            return response["answer"]
        
        # 如果没有综合性回答，则格式化原始结果
        formatted_results = []
        for result in response.get("results", []):
            formatted_results.append(f"- {result['title']}: {result['content']}")
        
        if not formatted_results:
             return "抱歉，没有找到相关的旅游景点推荐。"

        return "根据搜索，为您找到以下信息:\n" + "\n".join(formatted_results)

    except Exception as e:
        return f"错误:执行Tavily搜索时出现问题 - {e}"



# --- 3. 创建LLM客户端类 ---\n
class OpenAICompatibleClient:
    """
    一个用于调用任何兼容OpenAI接口的LLM服务的客户端。
    """
    def __init__(self, model: str, api_key: str, base_url: str):
        self.model = model
        self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

    def generate(self, prompt: str, system_prompt: str) -> str:
        """调用LLM API来生成回应。"""
        print("正在调用大语言模型...")
        try:
            messages = [
                {'role': 'system', 'content': system_prompt},
                {'role': 'user', 'content': prompt}
            ]
            response = self.client.chat.completions.create(
                model=self.model,
                messages=messages,
                stream=False
            )
            answer = response.choices[0].message.content
            print("大语言模型响应成功。")
            return answer
        except Exception as e:
            print(f"调用LLM API时发生错误: {e}")
            return "错误:调用语言模型服务时出错。"

# 将所有工具函数放入一个字典，方便后续调用
available_tools = {
    "get_weather": get_weather,
    "get_attraction": get_attraction,
}

# --- 4. 主程序入口 ---

if __name__ == "__main__":
    print("脚本开始执行...")
    # --- 1. 配置LLM客户端 ---
    # 请根据您使用的服务，将这里替换成对应的凭证和地址
    API_KEY = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY", "")
    BASE_URL = os.environ.get("DASHSCOPE_BASE_URL", "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
    MODEL_ID = os.environ.get("DASHSCOPE_MODEL", "qwen-max-latest")
    
    print(f"读取到的DASHSCOPE_API_KEY: {API_KEY}")
    print(f"使用的BASE_URL: {BASE_URL}")
    print(f"使用的模型: {MODEL_ID}")
    # 检查API密钥
    if not API_KEY:
        print("错误: 未配置DASHSCOPE_API_KEY环境变量。请在.env文件中添加DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key")
        exit(1)
    
    llm = OpenAICompatibleClient(
        model=MODEL_ID,
        api_key=API_KEY,
        base_url=BASE_URL
    )

    # --- 2. 初始化 ---
    user_prompt = "你好，请帮我查询一下今天上海的天气，然后根据天气推荐一个合适的旅游景点。"
    prompt_history = [f"用户请求: {user_prompt}"]

    print(f"用户输入: {user_prompt}\n" + "="*40)

    # --- 3. 运行主循环 ---
    for i in range(5): # 设置最大循环次数
        print(f"--- 循环 {i+1} ---")
        
        # 3.1. 构建Prompt
        full_prompt = "\n".join(prompt_history)
        
        # 3.2. 调用LLM进行思考
        llm_output = llm.generate(full_prompt, system_prompt=AGENT_SYSTEM_PROMPT)
        # 模型可能会输出多余的Thought-Action，需要截断
        match = re.search(r'(Thought:.*?Action:.*?)(?=\n\s*(?:Thought:|Action:|Observation:)|\Z)', llm_output, re.DOTALL)
        if match:
            truncated = match.group(1).strip()
            if truncated != llm_output.strip():
                llm_output = truncated
                print("已截断多余的 Thought-Action 对")
        print(f"模型输出:\n{llm_output}\n")
        prompt_history.append(llm_output)
        
        # 3.3. 解析并执行行动
        action_match = re.search(r"Action: (.*)", llm_output, re.DOTALL)
        if not action_match:
            print("解析错误:模型输出中未找到 Action。")
            break
        action_str = action_match.group(1).strip()

        if action_str.startswith("finish"):
            final_answer = re.search(r'finish\(answer="(.*)"\)', action_str).group(1)
            print(f"任务完成，最终答案: {final_answer}")
            break
        
        tool_name = re.search(r"(\w+)\(", action_str).group(1)
        args_str = re.search(r"\((.*)\)", action_str).group(1)
        kwargs = dict(re.findall(r'(\w+)="([^"]*)"', args_str))

        if tool_name in available_tools:
            observation = available_tools[tool_name](**kwargs)
        else:
            observation = f"错误:未定义的工具 '{tool_name}'"

        # 3.4. 记录观察结果
        observation_str = f"Observation: {observation}"
        print(f"{observation_str}\n" + "="*40)
        prompt_history.append(observation_str)

输出：

用户输入: 你好，请帮我查询一下今天上海的天气，然后根据天气推荐一个合适的旅游景点。

========================================

--- 循环 1 ---

正在调用大语言模型...

大语言模型响应成功。

模型输出:

Thought: 用户想知道上海今天的天气，并根据天气推荐一个旅游景点。我需要先查询上海的天气，然后根据天气结果推

荐景点。

Action: get_weather(city="上海")

Observation: 上海当前天气:Sunny，气温17摄氏度

========================================

--- 循环 2 ---

正在调用大语言模型...

大语言模型响应成功。

模型输出:

Thought: 我已经获取到上海的天气信息，当前是晴天，气温17摄氏度。接下来我需要根据这个天气情况推荐一个适合的

旅游景点。

Action: get_attraction(city="上海", weather="Sunny")

Observation: 根据搜索，为您找到以下信息:

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的名片。這裏有文藝氣息滿滿的老碼頭，也有歷史悠久的和平飯店、華爾道夫，有燈光璀璨的外灘燈光秀，也有一覽黃

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近，交通非常方便，是上海景點中5大園林裏最靠近市中心的一個。這裏原是明代官員的官邸，佈局清雅，青瓦白牆，精

雕細琢，心思巧妙。非常值得一看。徜徉在豫園，可以走走九曲回廊，也可以去看看橋下錦鯉，一步一景，一景一折，

不得不讓人佩服蘇式園林的造景功夫，隨手一拍都是驚豔。. 【時間】：08:30-17:30. ## 上海景點03｜看最美秋日 ---

法租界. 原法租界也許有著上海景點裏最浪漫的秋天。秋日裏在法租界漫步，腳下金黃的梧桐樹葉咯吱作響，陽光蔥郁

美妙，再在路邊咖啡館來一杯中意的手沖，這是上海的秋日情懷。法租界這邊有"秋葉不掃"活動，環衛工人會將變質的

落葉手工清除，留下片片梧桐，為法租界的浪漫保駕護航。法租界也有許多設計師品牌店和有趣的畫廊，都很值得一逛

。. ## 上海景點04｜夢裏的牡丹亭幻境 --- 朱家角古鎮. 說到朱家角古鎮，一定是上海景點中不可或缺的一片。遠離都

市的喧囂，這個坐落於市郊的小鎮很好的保留了明清風情。雖然不在鬧市，卻交通方便，地鐵直達。這邊可以看實景《

牡丹亭》，演員在水榭亭臺中唱著良辰美景奈何天，好有上海風韻。除此之外，到了古鎮也可嘗嘗本地小吃及土菜，味

道不錯價格實在，是比較推介的上海景點之一。. ## 上海景點05｜英倫風韻 --- 泰晤士小鎮. 泰晤士小鎮是上海新興小

鎮中最推介的一個。這裏幾乎完整地複製了英倫風情。大片的草坪，舒朗的綠化，英式尖頂建築增添了別樣的情懷。整

個小鎮算是上海景點中做得比較用心的，電話亭和保安服裝都很英倫風。遊人不多，工作日更加清淨，風景和建築都可

圈可點，非常適合拍照，也是上海有名的婚紗拍攝外景地。. ## 上海景點06｜全家總動員 --- 迪士尼樂園. 既然來到上

海就不得不提新建的迪士尼樂園啦。雖說開門營業不久，但也是上海景點中的一匹黑馬，成了很多人到上海的理由。這

裏是迪士尼最新傾力打造的樂園，除了保留其他各地的景點項目，還新增了許多遊玩項目，強烈建議大家試試飛躍地平

線！絕對不會失望。另外迪士尼小鎮上有眾多美食任君自選，完全可以不必在樂園裏吃套餐！. 【時間】：08:30-21:30. ## 上海景點07｜文藝氣息滿滿 --- 田子坊. 說到上海景點，很多人都會推介文藝青年必去的田子坊，這邊無論白天晚

上幾乎都人滿為患，說是水泄不通都不為過。這裏有很多中式設計師店，也有很多地道的各國餐廳，人最多的當然就是

各類上海小吃店和創意滿滿的文創類店鋪。設計師店鋪一般都不便宜，但是紀念品和文創類的價格還是實惠的。來一點

上海傳統小吃，為親朋挑選一些伴手禮，在有趣的店鋪門前拍照打卡，是不錯的遊覽方式。. ## 上海景點08｜人少景美

--- 武康路. 從武康路開始，到安福路結束，這條短短的馬路彙聚了上海景點眾多的網紅店鋪。這裏不但有正宗的西餐廳

、美式漢堡店、意式霜淇淋店、輕食果汁店，還有很多設計師店鋪和展示廳等待著被挖掘。當然，打卡店鋪只是武康路

魅力的一部分，這裏更是街拍的好地方。雖然名聲在外，但實際上工作日人並不多，一樣可以拍出法式風情的大片！逛

累了在咖啡店坐坐，也是愜意的一個下午。. ## 上海景點09｜高空覽風華 --- 東方明珠電視塔. 說到上海景點，怎能忘

記東方明珠電視塔。這座坐落於陸家嘴的電視塔是和北京天安門、廣州小蠻腰、香港維多利亞港一樣著名的地標性建築

。可登塔參觀，同時頂層亦有旋轉餐廳，可以在享受美食的同時盡覽上海風華。當然，因為太過著名，所以這邊確實每

天人滿為患，記得一定要提前訂票。如果在網路上訂各類搭配套餐的話會有優惠。. 【時間】：8:00-22:00. ## 上海景

點10｜標誌性步行街 --- 南京路步行街. 這條步行街是很多人對上海景點的最初印象。早在民國時期開始，永安百貨和第

一百貨，就在這條步行街紮了根，時至今日它們仍服務著市民。這裏彙聚了大部分上海的老牌百貨公司，也是很多老上

海的青春記憶。目前這邊的步行街除了百貨公司外還有些紀念品商店和特色小吃，離外灘不遠，值得一逛。. ## 上海景

點｜上海住宿推薦🏨. ## 上海景點｜上海當地體驗🎡. ## 上海景點｜延伸閱讀. ## 上海景點常見問題. ### 上海景點

東方明珠塔可以現場購票嗎？. 可以，但還是建議在 Trip.com 提前訂門票，避免遇到假日人太多。. ### 上海的黃浦

江遊船有幾種路線？. 常見有短程 30 分鐘與夜遊 60 分鐘兩種，建議選夜遊欣賞燈光美景。. ### 豫園有導覽服務嗎

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還設有多種特色餐飲、商店與季節慶典，全年吸引大量親子與年輕族群前往。. 產品推介：上海迪士尼樂園一日票 ( HKD $490.00 ). ## 上海景點：法租界 - 漫步於「東方巴黎」. 上海法租界曾是歷時近百年的國際租界，如今已成為

融合歷史文化和現代生活氛圍的街區。此區域以法式花園洋房、石庫門建築及法式梧桐綠蔭大道著稱，因而被喚作「東

方巴黎」。遊客可沿著武康路、衡山路、思南路、淮海中路等典雅街道漫步，在cafe與小眾精品店中小憩，也可造訪老

洋房中改建的藝廊與餐廳。. ## 上海景點：田子坊 - 文青最愛之地. 田子坊位於上海法租界核心地帶，是一處以石庫

門弄堂為基礎改造而成的創意文化街區。保存了多種建築風格，包括新文藝復興、巴洛克式、英國城堡式、傳統磚木結

構等，且石庫門建築風貌更是獨具特色，原汁原味地呈現了老上海的風情。田子坊聚集了超過 200 家藝術工作室、畫廊

、手作店、咖啡廳、酒吧與精品小店，保留了濃厚的生活氣息與藝術氛圍，是文青、設計師與創意愛好者的最愛之地。. 交通：搭乘地鐵 9 號線至「打浦橋站（Dapuqiao）」，從 1 號出口出站後步行約 5--15 分鐘即可到達田子坊. ## 上

海景點：上海樂高樂園 - 全新開幕. 2025 年7月才開幕的上海樂高樂園，擁有八大主題園區、互動遊樂設施、高塔觀景

台與主題酒店，成為親子旅遊新地標。園內 Miniland 以 8500 萬顆樂高磚重現全球與中國知名地標（如北京天壇及上

海外灘），另有迷你火車、龍型雲霄飛車等特色設施，是值得玩上一整天的主題樂園。. 交通：地鐵1號線或5號線到金

山衛站，再轉乘樂高樂園專線巴士；或坐高鐵直達金山北站，出站後步行即可到達. 產品推介：上海樂高樂園成人1日

門票 ( HKD $348.79 ). ## 上海景點：上海影視樂園 - 電影迷必訪. 上海影視樂園（車墩影視基地），座落於上海市

松江區，是由上海電影及上海電影製片廠興建的專業影視拍攝基地。樂園規畫重現老上海風貌，包括南京路街景、石庫

門裡弄、馬勒別墅等多種具有時代感的背景，兼具拍攝與觀光功能。園內氛圍如同時光倒流：走進仿古南京路，搭乘復

古有軌電車，漫步於石庫門小巷，品味老洋房風情，是懷舊與電影迷的必訪之地。. 交通：地鐵1號線可至蓮花路站，轉

乘蓮石、蓮金或上石線等公交至「車墩站」. ## 上海景點：静安寺 - 上海最古老的佛寺之一. 静安寺是上海最古老的

佛寺之一，建築融合傳統與現代風格，仿明代以前的斗拱架構、金碧輝煌的配色，在都市中尤顯靜謐與古雅。建築布局

採「前寺後塔」格局，包含天王殿、大雄寶殿與三聖殿等主殿，還收藏有八大山人名畫與文征明《琵琶行》手卷等珍貴

文物。寺內淨心的環境讓遊客能在都市喧囂之中，找到一處作短暫休憩與心靈沉澱之地。. 交通方式：地鐵 2、7、14

號線至「靜安寺站」，出站即可到達. ## 上海景點：上海豫園 - 欣賞古典園林景觀. 豫園位於上海老城廂的東北部，

是一座歷史悠久、精巧典雅的江南古典園林。園林曾歷經時代變遷與戰亂，經多次修復後再次對外開放。佔地約 2 萬平

方米，園內建築點綴著亭台樓閣、假山池塘與綿延曲徑，是江南園林的精緻代表。園中還有建立於古亭基礎上的湖心亭

茶樓，歷經數百年修繕，目前已重新以傳統風貌開放供遊客品茶賞景。. 交通：地鐵10號線或14號線至「豫園站」下車

，從 1 號出口步行數分鐘即達. ## 上海景點：上海外灘 - 欣賞迷人夜景. 外灘位於上海市黃浦區，是上海最具代表性

的觀光景點之一。外灘一帶曾是殖民時期匯集英、美、法、德、日等多國銀行與洋行的金融中心，被譽為「萬國建築博

覽群」，聚集風格迥異的建築，涵蓋羅馬式、巴洛克、文藝復興、新古典主義等。外灘夜晚景色更是不可錯過，可漫步

於江邊長廊欣賞黃浦江兩岸的夜景。. ## 上海景點：泰晤士小鎮（Thames Town） - 英倫風情的中國「小鎮」. 泰晤士

小鎮位於上海松江新城，距離上海市中心約 30 公里（地鐵＋巴士車程約1小時15分鐘），整座小鎮模仿典型英國市鎮的

建築風格，有鋪有鵝卵石的街道、維多利亞式聯排住宅、英式小店，甚至設置了仿真紅色電話亭與克里斯特教堂的複製

品，營造如同走入英國郊區的場景。泰晤士小鎮一開始興建是希望作為住宅社區，但由於房價過高且缺乏實際社區運作

，目前居民稀少，現在則成為了觀光及打卡景點，也吸引了不少cafe與餐廳進駐。. ## 上海景點：朱家角古鎮 - 江南

水韻風情. 朱家角古鎮是上海保存最完整的江南古鎮之一，有「上海的威尼斯」與「江南明珠」之稱。古鎮擁有約 1700 年歷史，始於三國時期，至今仍完整保存濃厚的古鎮風貌------水道縱橫並存，營造出老上海的市井情調。其間數座古石橋

跨越河道，如放生橋，以及古典的民居、園林、廟宇藏於巷弄之中，可以搭乘遊船劃過沿岸古建，或漫步於鵝卵石街道

，品嚐地道小吃如粽子、醬油蝦、糖藕等特色美食。. 交通：地鐵17號線至「朱家角站」，出站後步行約 10--15 分鐘即

可抵達古鎮入口. ## 上海景點：比斯特上海購物村（Bicester Village Shanghai）- 匯集各大精品品牌. 比斯特上海

購物村位於浦東新區，緊鄰上海迪士尼度假區。購物村匯集超過 200 家精品品牌，包括 Gucci、Burberry、Armani、Nike、Adidas 等高端與運動品牌，更經常提供購物折扣優惠。另外也有湖畔咖啡館、餐廳和景觀休憩區等，是集購物、

休閒、觀光於一身的複合型景點。. 交通：地鐵11號線至「迪士尼站」下車，轉乘迪士尼度假區內的接駁公車抵達購物

村入口. ## 上海景點：上海博物館. 上海博物館是中國最具代表性的藝術與歷史類博物館之一，館中藏品超過12萬件，

涵蓋青銅器、陶瓷、書畫、玉器、家具、錢幣、印章、少數民族藝術等十二大類，設有黃金陳列的常設展覽與輪換特展

，讓文物展出更具活力與趣味。. 交通：地鐵1、2、8號線皆可抵達人民廣場站，出站即是博物館. 產品推介：上海博

物館金字塔之巔：古埃及文明大展票 ( HKD $350.00 ). # 旅遊攻略. # 旅遊攻略# 上海自由行. # 上海自由行# 上

海. # 上海# 旅遊景點. # 旅遊景點. BEAUTY BEAUTY PANEL FASHION LIFESTYLE COSMOBODY. Terms of Conditions Advertising Advertising Spec.

【上海㬌點】上海自由行：必去五大熱門景點推薦！ - Lanson Place: 我们精心为您挑选了来上海绝对不能错过的五

大热门景点：豫园、法租界、泰晤士小镇、南京路和田子坊。有没有更加心动了呢？

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--- 循环 3 ---

正在调用大语言模型...

大语言模型响应成功。

模型输出:

Thought: 根据查询结果，上海今天的天气非常适合户外活动。推荐的景点包括豫园、外滩、法租界、田子坊等。我将根

据这些信息为用户推荐一个适合晴天游览的景点。

Action: finish(answer="今天上海的天气是晴天，气温17摄氏度，非常适合户外活动。推荐您前往豫园，这是一个具有

浓厚历史文化氛围的江南古典园林，您可以欣赏到精美的园林设计和古建筑，感受独特的文化气息。")

任务完成，最终答案: 今天上海的天气是晴天，气温17摄氏度，非常适合户外活动。推荐您前往豫园，这是一个具有浓

厚历史文化氛围的江南古典园林，您可以欣赏到精美的园林设计和古建筑，感受独特的文化气息。

习题：

请分析以下四个 case 中的主体是否属于智能体，如果是，那么属于哪种类型的智能体（可以从多个分类维度进行分析），并说明理由：

case A：一台符合冯·诺依曼结构的超级计算机，拥有高达每秒 2EFlop 的峰值算力

case B：特斯拉自动驾驶系统在高速公路上行驶时，突然检测到前方有障碍物，需要在毫秒级做出刹车或变道决策

case C：AlphaGo在与人类棋手对弈时，需要评估当前局面并规划未来数十步的最优策略

case D：ChatGPT 扮演的智能客服在处理用户投诉时，需要查询订单信息、分析问题原因、提供解决方案并安抚用户情绪

答：

根据智能体（agent）的定义，智能体通常指能够感知环境、做出决策并采取行动以实现目标的实体。智能体可以从多个维度进行分类，包括自主性（Autonomy）、反应性（Reactivity）、主动性（Pro-activeness）、社交能力（Social Ability）、学习能力（Learning）、理性（Rationality）和移动性（Mobility）等。以下针对每个 case 进行分析：

Case A：一台符合冯·诺依曼结构的超级计算机，拥有高达每秒 2EFlop 的峰值算力

是否属于智能体？ 否。
理由：该超级计算机虽然拥有强大的计算能力，但它本身只是一个执行程序的工具，缺乏自主决策和目标导向行为。它需要人类预先编写程序并输入指令才能运行，无法主动感知环境或自主采取行动。因此，它不符合智能体的核心特征。
分类维度分析（如果假设为智能体，但实际不是）：
- 自主性：低，完全依赖人类操作。
- 反应性：可能高，如果编程为实时响应，但这不是内在能力。
- 主动性：低，不会主动设定或追求目标。
- 社交能力：低，无法与其他实体交互。
- 学习能力：低，除非运行特定学习算法，但计算机本身不具备学习能力。
- 理性：低，决策完全取决于程序，无自主理性。
- 移动性：低，物理上固定。

Case B：特斯拉自动驾驶系统在高速公路上行驶时，突然检测到前方有障碍物，需要在毫秒级做出刹车或变道决策

是否属于智能体？ 是。
类型：自主智能体（Autonomous Agent）和反应式智能体（Reactive Agent）。
理由：该系统能够通过传感器感知环境（如检测障碍物），基于预定义规则和机器学习模型做出实时决策（刹车或变道），并控制车辆行动以实现安全驾驶目标。它具有高度的自主性和反应性，能在没有人类干预下操作。
分类维度分析：
- 自主性：高，能够独立处理驾驶任务。
- 反应性：高，能实时响应环境变化（如障碍物）。
- 主动性：中，主要反应于环境，但可能有一些主动行为（如变道超车）。
- 社交能力：中，可能通过车联网（V2V）与其他车辆通信，但交互有限。
- 学习能力：高，通常使用机器学习模型从数据中改进驾驶策略。
- 理性：高，决策以安全性和效率为目标，使用优化算法。
- 移动性：高，控制车辆在物理世界中移动。

Case C：AlphaGo在与人类棋手对弈时，需要评估当前局面并规划未来数十步的最优策略

是否属于智能体？ 是。
类型：理性智能体（Rational Agent）和规划智能体（Deliberative Agent）。
理由：AlphaGo能够感知游戏状态（棋盘局面），使用蒙特卡洛树搜索和神经网络评估当前局面，规划未来步骤，并采取行动（落子）以最大化获胜概率。它具有高度的自主性、理性和规划能力。
分类维度分析：
- 自主性：高，能自主下棋，无需人类干预。
- 反应性：中，响应对手移动，但规划是深思熟虑的。
- 主动性：高，主动规划长期策略以达成目标。
- 社交能力：低，仅在游戏规则下与对手交互，无复杂社交。
- 学习能力：高，通过强化学习和自我对弈不断改进。
- 理性：高，决策基于概率和优化，旨在获胜。
- 移动性：低，仅在虚拟环境中操作，无物理移动。

Case D：ChatGPT 扮演的智能客服在处理用户投诉时，需要查询订单信息、分析问题原因、提供解决方案并安抚用户情绪

是否属于智能体？ 是。
类型：社交智能体（Social Agent）和对话智能体（Conversational Agent）。
理由：ChatGPT能够感知用户输入（文本），查询后端数据库，分析问题原因，生成自然语言响应，并提供解决方案和情绪安抚。它具有社交能力和学习能力，能适应不同用户语境。
分类维度分析：
- 自主性：中，能自动生成响应，但可能依赖外部系统查询数据。
- 反应性：高，能实时响应用户查询。
- 主动性：中，主要反应于用户，但可能主动提供建议或信息。
- 社交能力：高，能理解用户情绪、上下文并进行自然交互。
- 学习能力：高，基于大规模预训练数据，并能从交互中微调。
- 理性：中，旨在提供有用响应，但可能不总是最优（受训练数据限制）。
- 移动性：低，是软件实体，无物理移动。

总结

Case A 不属于智能体，因为它缺乏自主性和目标导向行为。
Case B、C 和 D 都属于智能体，但类型不同：B 侧重于自主和反应式，C 侧重于理性和规划，D 侧重于社交和对话。这些分类维度帮助理解智能体的多样性和应用场景。

假设你需要为一个"智能健身教练"设计任务环境。这个智能体能够：

请使用 PEAS 模型完整描述这个智能体的任务环境，并分析该环境具有哪些特性（如部分可观察、随机性、动态性等）。

通过可穿戴设备监测用户的心率、运动强度等生理数据
根据用户的健身目标（减脂/增肌/提升耐力）动态调整训练计划
在用户运动过程中提供实时语音指导和动作纠正
评估训练效果并给出饮食建议

答：

根据 PEAS 模型，我们可以对"智能健身教练"智能体的任务环境进行系统描述。PEAS 模型包括四个要素：性能指标（Performance）、环境（Environment）、执行器（Actuators）和传感器（Sensors）。以下将详细描述每个要素，并分析该任务环境的特性（如可观察性、确定性、 episodic vs. sequential、静态 vs. 动态、离散 vs. 连续、单一智能体 vs. 多智能体、已知 vs. 未知）。

PEAS 模型描述

P（Performance 指标）

性能指标用于衡量智能体是否成功实现目标。对于智能健身教练，主要指标包括：

健康改善程度：用户体重、体脂率、肌肉量、耐力水平等生理指标的变化，是否接近目标（减脂、增肌或提升耐力）。
用户满意度：用户对训练计划、实时指导和饮食建议的主观反馈，如评分、投诉率或持续使用率。
训练安全性：避免用户受伤，如心率是否始终在安全范围内、动作纠正是否及时有效。
训练效率：达到健身目标所需的时间，以及训练计划的个性化程度和适应性。
用户依从性：用户坚持训练计划的程度，如训练完成率、中途放弃率。

E（Environment）

环境是智能体操作的外部世界，包括物理和虚拟要素：

物理环境：用户进行运动的场所，如健身房、家庭、户外公园等，可能包括温度、湿度和设备可用性。
用户身体状态：实时生理数据（心率、血氧、运动强度、疲劳程度）、动作形式（如姿势正确性）、心理状态（如动机水平）。
用户健身目标：明确的目标类型（减脂、增肌、提升耐力）和具体指标（如目标体重、目标肌肉量）。
训练设备：可穿戴设备（如智能手表、心率带）、健身器材（如跑步机、哑铃）、移动设备（如手机、平板）。
时间因素：训练时长、休息间隔、训练频率，以及长期进度（如每周、每月评估）。

A（Actuators 执行器）

执行器是智能体采取行动的手段：

语音输出：通过扬声器或耳机提供实时语音指导、鼓励和动作纠正。
显示界面：在手机应用、智能手表或电视屏幕上显示训练计划、进度图表、饮食建议。
训练计划调整：动态修改训练内容（如强度、时长、动作类型）、休息时间或训练顺序。
通知和提醒：发送训练提醒、饮食建议、水分补充提醒或恢复建议。
数据记录和更新：将用户数据存储到数据库，更新训练历史和个人档案。

S（Sensors 传感器）

传感器是智能体感知环境的方式：

可穿戴设备传感器：监测心率、步数、卡路里消耗、运动轨迹、睡眠质量等。
运动捕捉传感器：使用摄像头、惯性测量单元（IMU）或深度传感器捕捉用户动作形式，用于实时纠正。
用户输入：通过应用界面、语音或按钮输入目标、偏好、反馈（如疼痛报告、满意度）。
环境传感器：监测环境温度、湿度、海拔（可能影响训练建议）。
数据库查询：访问用户历史数据、饮食记录、医疗信息（如有权限）以个性化建议。

任务环境特性分析

基于以上 PEAS 描述，我们可以分析智能健身教练任务环境的特性：

可观察性（Observability）：
- 部分可观察（Partially Observable）：智能体通过传感器获取数据，但无法完全了解用户的所有状态。例如，它只能间接推断疲劳程度通过心率变化，但无法直接感知肌肉酸痛或心理压力；动作纠正可能受摄像头视角限制。用户也可能不报告所有信息（如饮食偏差），导致环境状态不完全可见。
确定性（Deterministic）：
- 随机性（Stochastic）：环境不是完全确定的。用户对训练的反应因个体差异、日常状态（如睡眠质量、情绪）而随机变化。例如，同样的训练计划可能导致不同效果，或用户可能意外中断训练。智能体需要处理不确定性，通过概率模型或自适应学习来决策。
Episodic vs. Sequential：
- 顺序性（Sequential）：智能体的决策影响未来状态。训练计划是长期的，每次训练的效果累积影响整体健身进度。例如，调整训练强度会影响用户后续的疲劳度和进步速度。决策需要基于历史数据和长期规划，而不是独立事件。
静态 vs. 动态：
- 动态性（Dynamic）：环境在智能体决策过程中持续变化。用户生理数据（如心率）实时波动，外部因素（如环境温度、设备故障）也可能改变。智能体必须实时监测和响应，不能假设环境静止。
离散 vs. 连续：
- 连续（Continuous）：状态和动作空间是连续的。例如，心率、运动强度和时间都是连续值；训练调整（如增加强度）可以细微变化。智能体需要在连续空间中操作，这增加了决策复杂度。
单一智能体 vs. 多智能体：
- 单一智能体（Single-agent）：通常，智能健身教练作为单一智能体与用户交互，用户被视为环境的一部分。但如果考虑社交功能（如多人训练模式）或与其他系统（如营养师应用）交互，可能涉及多智能体，但核心设计是单一智能体。
已知 vs. 未知：
- 已知环境（Known）：智能体对环境模型有较好了解，基于预定义的健身知识、生理模型和机器学习算法。但用户个体差异使环境部分未知，智能体需要通过持续学习（如强化学习）来适应新用户。
目标导向（Goal-oriented）：
- 是的，智能体有明确目标，即帮助用户达到特定健身目标（如减脂、增肌）。性能指标直接与这些目标相关，智能体的行动旨在最大化目标达成概率。

总结

智能健身教练的任务环境是一个部分可观察、随机、顺序、动态、连续、单一智能体、已知且目标导向的环境。这些特性意味着智能体需要具备实时感知、自适应决策和长期规划能力，例如使用机器学习模型（如强化学习）来个性化训练计划，并处理不确定性和动态变化。设计时应注重传感器的可靠性、执行器的多样性以及性能指标的综合评估，以确保智能体有效且安全地辅助用户。

某电商公司正在考虑两种方案来处理售后退款申请：

方案 A（Workflow）：设计一套固定流程，例如：

A.1 对于一般商品且在 7 天之内，金额 < 100RMB 自动通过；100-500RMB 由客服审核；>500RMB 需主管审批；而特殊商品（如定制品）一律拒绝退款

A.2 对于超过 7 天的商品，无论金额，只能由客服审核或主管审批；

方案 B（Agent）：搭建一个智能体系统，让它理解退款政策、分析用户历史行为、评估商品状况，并自主决策是否批准退款

请分析：

这两种方案各自的优缺点是什么？
在什么情况下 Workflow 更合适？什么情况下 Agent 更有优势？如果你是该电商公司的负责人，你更倾向于采用哪种方案？
是否存在一个方案 C，能够结合两种方案，达到扬长避短的效果？

答：

针对电商公司处理售后退款申请的两种方案，将从优缺点、适用场景、个人倾向以及混合方案设计四个方面进行分析。方案A（Workflow）基于固定规则流程，方案B（Agent）基于智能体系统自主决策。以下分析基于常见电商业务场景，假设公司规模、资源和技术能力等因素可变。

1. 方案A（Workflow）和方案B（Agent）的优缺点分析

方案A（Workflow）的优缺点

优点：

高效率和低成本：规则简单明确，对于大多数标准案例（如金额小、时间短）可以自动化处理，减少人工干预，处理速度快，且开发和维护成本较低。
一致性和可预测性：所有申请按相同规则处理，减少了主观偏见，确保公平性，同时公司能准确预测退款率和成本，便于财务规划。
透明和易解释：决策过程基于明文规则，员工和客户都容易理解，争议较少，也符合监管要求（如消费者权益保护）。
易于实施和监控：规则引擎容易集成到现有系统中，运维简单，错误排查直接。

缺点：

僵化和缺乏灵活性：无法处理复杂或异常情况（如用户历史信誉好但金额超标），可能导致不公平决策；规则更新需要手动修改，响应变化慢。
用户体验可能较差：对于边缘案例（如商品轻微损坏但用户长期忠诚），规则可能无法考虑个性化因素，导致客户满意度下降。
人力依赖：对于需要审核的案例（如金额100-500RMB），仍需客服或主管介入，在申请量大时可能增加人力成本和处理延迟。
覆盖范围有限：规则可能无法涵盖所有场景（如新型欺诈行为），需要不断扩展规则库，导致系统复杂化。

方案B（Agent）的优缺点

优点：

智能和灵活性：能综合分析多维度数据（如用户历史行为、商品状况、文本描述），做出更合理、个性化的决策，适应复杂场景。
高自动化程度：可自主处理大多数申请，包括复杂案例，减少人工审核，提高整体效率。
持续学习和适应性：通过机器学习模型，能从历史数据中学习，优化决策策略，自动适应政策变化或新趋势。
增强用户体验：个性化处理能提高客户满意度和忠诚度，例如对高价值用户给予更多宽容。

缺点：

高复杂性和成本：开发和训练智能体需要大量数据、高级AI技术和专业团队，初始投资和维护成本高。
黑盒问题和可靠性风险：决策过程可能不透明，难以解释原因，容易引发争议或法律问题；模型可能受数据偏差影响，产生不公平决策。
实施和监控难度大：需要持续监控模型性能、更新数据和重新训练，以确保准确性和公平性，运维负担较重。
依赖数据质量：如果数据不完整或有噪声，决策质量会下降，且需要处理隐私和安全问题。

2. Workflow和Agent的适用场景

Workflow更合适的情况：

公司规模小或预算有限：初创企业或中小型电商，资源有限，无法承担智能体系统的开发和维护成本。
规则简单且稳定：退款政策明确、变化少，且大多数申请属于简单类型（如低金额、标准商品），规则能覆盖90%以上的案例。
处理量大规模但标准化：申请量很大，但绝大多数是重复性案例，Workflow能实现批量自动化处理，效率高。
监管严格要求一致性：行业监管严格，需要完全透明和可审计的决策过程，如金融或医疗相关电商。

Agent更有优势的情况：

公司规模大或技术资源丰富：大型电商平台（如亚马逊、天猫），拥有大量数据、AI技术团队和预算，追求创新和客户体验。
场景复杂多变：退款申请涉及多种因素（如用户信誉、商品损坏程度、季节性促销），需要个性化决策；政策经常调整，需要系统快速适应。
高价值客户或商品：公司注重客户忠诚度和口碑，愿意通过智能决策提供优质服务，如对高价值用户灵活处理。
数据驱动文化：公司已积累大量历史数据，并能用于模型训练和优化，智能体能发挥学习能力。

3. 作为电商公司负责人的倾向

如果我是该公司负责人，我的决策会基于公司当前阶段、资源和发展战略。在大多数情况下，我更倾向于采用一种混合方案（方案C），以平衡效率、成本和灵活性。但具体倾向如下：

如果公司是中小型或刚起步：我会选择方案A（Workflow），因为它成本低、实施快，能快速处理基本退款申请，避免复杂技术风险。同时，可以预留人工审核通道用于异常案例。
如果公司是大型或成熟企业：我会选择方案B（Agent），因为长期来看，它能通过自动化和个性化提高运营效率和客户满意度，尽管初始投入高，但能减少人工成本并应对复杂场景。

然而，纯粹方案A或B都有局限性，因此在实际中，我更推荐方案C（结合两者），这能扬长避短，下面详细描述。

4. 方案C：结合Workflow和Agent的混合方案

方案C旨在利用Workflow的规则高效性处理简单案例，同时使用Agent的智能处理复杂案例，从而实现成本、效率和灵活性的平衡。具体设计如下：

分层处理流程：
1. 第一层：Workflow规则引擎：所有退款申请先通过固定规则过滤。例如，对于金额<100RMB、7天内的一般商品，自动批准；对于特殊商品（如定制品）或超过7天的申请，直接拒绝或转人工。这能处理80-90%的简单案例。
2. 第二层：Agent智能决策：对于规则无法明确决策的案例（如金额在100-500RMB之间，但用户历史良好），由智能体系统分析。智能体考虑用户历史行为（如退款频率、购买记录）、商品状况（如上传的图片）、文本描述（如用户理由）等，做出批准或拒绝建议。
3. 第三层：人工审核：对于智能体也无法高置信度决策的案例（如矛盾数据或高风险申请），转交客服或主管审核。同时，人工审核的反馈可用于训练智能体，持续改进。
技术支持：
- 使用规则引擎（如Drools）实现Workflow部分，使用机器学习模型（如分类算法或NLP）实现Agent部分。
- 系统集成用户数据库、订单系统和可穿戴设备数据（如适用），确保数据实时性。
- 设计监控面板，跟踪各层处理效率、决策准确性和客户满意度。
优点：
- 效率与灵活性兼顾：简单案例快速处理，复杂案例智能处理，减少人工负担。
- 成本可控：不需要对所有案例使用智能体，降低开发和计算成本。
- 持续优化：智能体从人工审核中学习，逐步提高自动化比例，未来可过渡到全智能系统。
- 风险降低：规则部分保证透明性，智能部分提供个性化，整体决策更公平可靠。
实施建议：
- 从小规模开始，先实施Workflow，然后逐步引入Agent用于特定场景。
- 定期评估系统性能，调整规则和模型，确保符合业务目标。

通过方案C，电商公司能在不同发展阶段灵活应对退款申请，实现资源最优配置。

在 1.3 节的智能旅行助手基础上，请思考如何添加以下功能（可以只描述设计思路，也可以进一步尝试代码实现）：

提示：思考如何修改 Thought-Action-Observation 循环来实现这些功能。

添加一个"记忆"功能，让智能体记住用户的偏好（如喜欢历史文化景点、预算范围等）
当推荐的景点门票已售罄时，智能体能够自动推荐备选方案
如果用户连续拒绝了 3 个推荐，智能体能够反思并调整推荐策略

答：

设计思路

记忆功能设计

用户偏好存储 ：在智能体中添加user_preferences字典存储用户偏好
长期记忆机制：在对话中识别并存储用户偏好信息
偏好应用：在推荐景点时自动考虑存储的偏好

备选方案推荐

门票状态检测：在景点查询时检查门票可用性
相似度算法：当门票售罄时，基于类别、地理位置等寻找相似景点
降级策略：从高匹配度到低匹配度逐步推荐备选

反思调整策略

拒绝计数器：跟踪连续拒绝次数
反思触发机制：当拒绝达到阈值时触发策略调整
多样化推荐：调整推荐类别、价格范围或地理位置

代码实现

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import re
import os
import random
from dotenv import load_dotenv
from tavily import TavilyClient
from openai import OpenAI

# 加载环境变量
load_dotenv()

# --- 1. 配置系统提示词 ---
AGENT_SYSTEM_PROMPT = """
你是一个智能旅行助手。你的任务是分析用户的请求，并使用可用工具一步步地解决问题。

# 可用工具:
- `get_weather(city: str)`: 查询指定城市的实时天气。
- `get_attraction(city: str, weather: str, preferences: str = "")`: 根据城市、天气和用户偏好搜索推荐的旅游景点。
- `check_ticket_availability(attraction: str)`: 检查指定景点的门票是否可用。
- `get_alternative_attraction(city: str, weather: str, preferences: str, rejected_attractions: str)`: 根据用户拒绝的景点推荐备选方案。
- `update_user_preferences(new_preference: str)`: 更新用户偏好。
- `reflect_and_adjust_strategy(rejected_attractions: str)`: 当用户连续拒绝多个推荐时，反思并调整推荐策略。

# 行动格式:
你的回答必须严格遵循以下格式。首先是你的思考过程，然后是你要执行的具体行动，每次回复只输出一对Thought-Action：
Thought: [这里是你的思考过程和下一步计划]
Action: [这里是你要调用的工具，格式为 function_name(arg_name="arg_value")]

# 任务完成:
当你收集到足够的信息，能够回答用户的最终问题时，你必须在`Action:`字段后使用 `finish(answer="...")` 来输出最终答案。

# 特别提示:
1. 注意观察用户的偏好信息，如喜欢的景点类型、预算范围等，并使用`update_user_preferences`工具保存这些信息。
2. 在推荐景点后，使用`check_ticket_availability`工具检查门票是否可用。
3. 如果用户连续拒绝了3个推荐，使用`reflect_and_adjust_strategy`工具调整推荐策略。
4. 始终根据用户的偏好和当前情况提供个性化的推荐。

请开始吧！
"""

# --- 2. 实现工具函数 ---

def get_weather(city: str) -> str:
    """
    通过调用 wttr.in API 查询真实的天气信息。
    """
    url = f"https://wttr.in/{city}?format=j1"
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        current_condition = data['current_condition'][0]
        weather_desc = current_condition['weatherDesc'][0]['value']
        temp_c = current_condition['temp_C']
        return f"{city}当前天气:{weather_desc}，气温{temp_c}摄氏度"
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return f"错误:查询天气时遇到网络问题 - {e}"
    except (KeyError, IndexError) as e:
        return f"错误:解析天气数据失败，可能是城市名称无效 - {e}"


def get_attraction(city: str, weather: str, preferences: str = "") -> str:
    """
    根据城市、天气和用户偏好，使用Tavily Search API搜索并返回优化后的景点推荐。
    """
    api_key = os.environ.get("TAVILY_API_KEY")
    if not api_key:
        return "错误:未配置TAVILY_API_KEY环境变量。"

    tavily = TavilyClient(api_key=api_key)
    
    # 构造查询时考虑用户偏好
    query = f"'{city}' 在'{weather}'天气下最值得去的旅游景点推荐及理由"
    if preferences:
        query += f"，用户偏好: {preferences}"
    
    try:
        response = tavily.search(query=query, search_depth="basic", include_answer=True)
        
        if response.get("answer"):
            return response["answer"]
        
        formatted_results = []
        for result in response.get("results", []):
            formatted_results.append(f"- {result['title']}: {result['content']}")
        
        if not formatted_results:
             return "抱歉，没有找到相关的旅游景点推荐。"

        return "根据搜索，为您找到以下信息:\n" + "\n".join(formatted_results)
    except Exception as e:
        return f"错误:执行Tavily搜索时出现问题 - {e}"


def check_ticket_availability(attraction: str) -> str:
    """
    检查指定景点的门票是否可用（模拟实现）。
    """
    # 模拟一些热门景点可能售罄
    sold_out_attractions = ["故宫博物院", "上海迪士尼乐园", "长城", "西湖", "兵马俑"]
    
    # 随机决定是否售罄（实际应用中应该调用真实的门票查询API）
    if attraction in sold_out_attractions and random.random() > 0.7:
        return f"抱歉，{attraction}的门票目前已售罄。"
    else:
        return f"{attraction}的门票目前可用。"


def get_alternative_attraction(city: str, weather: str, preferences: str, rejected_attractions: str) -> str:
    """
    根据用户拒绝的景点推荐备选方案。
    """
    api_key = os.environ.get("TAVILY_API_KEY")
    if not api_key:
        return "错误:未配置TAVILY_API_KEY环境变量。"

    tavily = TavilyClient(api_key=api_key)
    
    query = f"'{city}' 在'{weather}'天气下，推荐与以下景点风格不同的旅游景点: {rejected_attractions}"
    if preferences:
        query += f"，用户偏好: {preferences}"
    
    try:
        response = tavily.search(query=query, search_depth="basic", include_answer=True)
        
        if response.get("answer"):
            return response["answer"]
        
        formatted_results = []
        for result in response.get("results", []):
            formatted_results.append(f"- {result['title']}: {result['content']}")
        
        if not formatted_results:
             return "抱歉，没有找到合适的备选景点推荐。"

        return "根据您的反馈，为您推荐以下备选景点:\n" + "\n".join(formatted_results)
    except Exception as e:
        return f"错误:执行Tavily搜索时出现问题 - {e}"


def update_user_preferences(new_preference: str) -> str:
    """
    更新用户偏好（在实际应用中，这应该持久化存储）。
    """
    return f"已更新用户偏好: {new_preference}"


def reflect_and_adjust_strategy(rejected_attractions: str) -> str:
    """
    当用户连续拒绝多个推荐时，反思并调整推荐策略。
    """
    return f"根据您拒绝的景点({rejected_attractions})，我将调整推荐策略，尝试提供更多样化的选择。"


# --- 3. 创建LLM客户端类 ---
class OpenAICompatibleClient:
    """
    一个用于调用任何兼容OpenAI接口的LLM服务的客户端。
    """
    def __init__(self, model: str, api_key: str, base_url: str):
        self.model = model
        self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

    def generate(self, prompt: str, system_prompt: str) -> str:
        """调用LLM API来生成回应。"""
        print("正在调用大语言模型...")
        try:
            messages = [
                {'role': 'system', 'content': system_prompt},
                {'role': 'user', 'content': prompt}
            ]
            response = self.client.chat.completions.create(
                model=self.model,
                messages=messages,
                stream=False
            )
            answer = response.choices[0].message.content
            print("大语言模型响应成功。")
            return answer
        except Exception as e:
            print(f"调用LLM API时发生错误: {e}")
            return "错误:调用语言模型服务时出错。"


# --- 4. 将所有工具函数放入一个字典，方便后续调用 ---
available_tools = {
    "get_weather": get_weather,
    "get_attraction": get_attraction,
    "check_ticket_availability": check_ticket_availability,
    "get_alternative_attraction": get_alternative_attraction,
    "update_user_preferences": update_user_preferences,
    "reflect_and_adjust_strategy": reflect_and_adjust_strategy,
}


# --- 5. 主程序入口 ---

if __name__ == "__main__":
    print("增强型智能旅行助手启动...")
    
    # --- 1. 配置LLM客户端 ---
    API_KEY = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY", "")
    BASE_URL = os.environ.get("DASHSCOPE_BASE_URL", "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
    MODEL_ID = os.environ.get("DASHSCOPE_MODEL", "qwen-max-latest")
    
    print(f"读取到的DASHSCOPE_API_KEY: {API_KEY}")
    print(f"使用的BASE_URL: {BASE_URL}")
    print(f"使用的模型: {MODEL_ID}")
    
    if not API_KEY:
        print("错误: 未配置DASHSCOPE_API_KEY环境变量。请在.env文件中添加DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key")
        exit(1)
    
    llm = OpenAICompatibleClient(
        model=MODEL_ID,
        api_key=API_KEY,
        base_url=BASE_URL
    )

    # --- 2. 初始化 --- 
    # 用户偏好存储
    user_preferences = {"interests": [], "budget": "", "avoid": [], "other": []}
    
    # 拒绝计数和拒绝的景点列表
    rejection_count = 0
    rejected_attractions = []
    
    # 用户输入
    user_prompt = "你好，请帮我查询一下今天上海的天气，然后根据天气推荐一个合适的旅游景点。我喜欢历史文化景点，预算中等。"
    prompt_history = [f"用户请求: {user_prompt}"]

    print(f"用户输入: {user_prompt}\n" + "="*40)

    # --- 3. 运行主循环 ---
    for i in range(10):  # 设置最大循环次数
        print(f"--- 循环 {i+1} ---")
        
        # 3.1. 构建Prompt
        full_prompt = "\n".join(prompt_history)
        
        # 3.2. 调用LLM进行思考
        llm_output = llm.generate(full_prompt, system_prompt=AGENT_SYSTEM_PROMPT)
        
        # 模型可能会输出多余的Thought-Action，需要截断
        match = re.search(r'(Thought:.*?Action:.*?)(?=\n\s*(?:Thought:|Action:|Observation:)|\Z)', llm_output, re.DOTALL)
        if match:
            truncated = match.group(1).strip()
            if truncated != llm_output.strip():
                llm_output = truncated
                print("已截断多余的 Thought-Action 对")
        
        print(f"模型输出:\n{llm_output}\n")
        prompt_history.append(llm_output)
        
        # 3.3. 解析并执行行动
        action_match = re.search(r"Action: (.*)", llm_output, re.DOTALL)
        if not action_match:
            print("解析错误:模型输出中未找到 Action。")
            break
        
        action_str = action_match.group(1).strip()

        if action_str.startswith("finish"):
            final_answer = re.search(r'finish\(answer="(.*)"\)', action_str).group(1)
            print(f"任务完成，最终答案: {final_answer}")
            break
        
        # 解析工具调用
        tool_name = re.search(r"(\w+)\(", action_str).group(1)
        args_str = re.search(r"\((.*)\)", action_str).group(1)
        kwargs = dict(re.findall(r'(\w+)="([^"]*)"', args_str))

        # 特殊处理用户偏好参数
        if tool_name in ["get_attraction", "get_alternative_attraction"]:
            preferences_str = ", ".join([f"{k}: {v}" for k, v in user_preferences.items() if v])
            kwargs["preferences"] = preferences_str
        
        if tool_name == "get_alternative_attraction":
            kwargs["rejected_attractions"] = ", ".join(rejected_attractions)
        
        if tool_name == "reflect_and_adjust_strategy":
            kwargs["rejected_attractions"] = ", ".join(rejected_attractions)
        
        # 执行工具调用
        if tool_name in available_tools:
            observation = available_tools[tool_name](**kwargs)
        else:
            observation = f"错误:未定义的工具 '{tool_name}'"

        # 3.4. 记录观察结果并更新状态
        observation_str = f"Observation: {observation}"
        print(f"{observation_str}\n" + "="*40)
        prompt_history.append(observation_str)
        
        # 3.5. 更新用户偏好（如果需要）
        if tool_name == "update_user_preferences":
            new_preference = kwargs.get("new_preference", "")
            if "历史" in new_preference or "文化" in new_preference:
                user_preferences["interests"].append("历史文化")
            elif "自然" in new_preference or "风景" in new_preference:
                user_preferences["interests"].append("自然风光")
            elif "预算" in new_preference:
                if "低" in new_preference:
                    user_preferences["budget"] = "低"
                elif "中" in new_preference:
                    user_preferences["budget"] = "中等"
                elif "高" in new_preference:
                    user_preferences["budget"] = "高"
            
            # 去重
            user_preferences["interests"] = list(set(user_preferences["interests"]))
            
        # 3.6. 更新拒绝计数和反思（模拟用户拒绝）
        # 实际应用中，应该根据用户的实际反馈来更新这些状态
        # 这里为了演示，我们随机模拟用户拒绝
        if tool_name == "get_attraction" and random.random() > 0.6:
            rejection_count += 1
            # 提取推荐的景点名称（简化处理）
            attraction_match = re.search(r"推荐您(?:前往|参观|游览)\s*([^。，]+)", observation)
            if attraction_match:
                rejected_attractions.append(attraction_match.group(1))
            
            print(f"模拟用户拒绝推荐，当前拒绝计数: {rejection_count}")
            prompt_history.append("用户反馈: 我不太喜欢这个推荐。")
            
            # 当连续拒绝3个推荐时，反思并调整策略
            if rejection_count >= 3:
                print("用户已连续拒绝3个推荐，将调用反思和调整策略工具...")
                reflection_result = available_tools["reflect_and_adjust_strategy"](rejected_attractions=", ".join(rejected_attractions))
                prompt_history.append(f"Observation: {reflection_result}")
                rejection_count = 0  # 重置拒绝计数
                rejected_attractions = []  # 重置拒绝的景点列表

输出：

增强型智能旅行助手启动...

用户输入: 你好，请帮我查询一下今天上海的天气，然后根据天气推荐一个合适的旅游景点。我喜欢历史文化景点，预算中等。

========================================

--- 循环 1 ---

正在调用大语言模型...

大语言模型响应成功。

模型输出:

Thought: 首先，我需要查询今天上海的天气。然后根据天气和用户偏好（历史文化景点，预算中等）推荐一个合适的旅

游景点。

Action: get_weather(city="上海")

Observation: 上海当前天气:Clear，气温16摄氏度

========================================

--- 循环 2 ---

正在调用大语言模型...

大语言模型响应成功。

模型输出:

Thought: 现在我知道上海的天气是晴朗，气温16摄氏度。接下来，我将根据这个天气和用户的偏好（喜欢历史文化景点

，预算中等）来推荐一个合适的旅游景点。

Action: get_attraction(city="上海", weather="Clear", preferences="历史文化景点，预算中等")

Observation: Under clear weather, visit Shanghai's iconic waterfront at the Bund, explore the classical garden of Yu Garden, and enjoy panoramic views from the Oriental Pearl Tower.

========================================

--- 循环 3 ---

正在调用大语言模型...

大语言模型响应成功。

模型输出:

Thought: 根据晴朗的天气和用户的偏好，推荐了外滩、豫园和东方明珠塔。现在我需要检查这些景点的门票是否可用，

Action: check_ticket_availability(attraction="外滩")

Observation: 外滩的门票目前可用。

========================================

--- 循环 4 ---

正在调用大语言模型...

大语言模型响应成功。

模型输出:

Thought: 外滩的门票目前可用，这是一个适合用户偏好的历史文化景点。我可以将此推荐给用户作为今天的旅游景点。

Action: finish(answer="今天上海的天气晴朗，气温16摄氏度，非常适合出游。根据您的偏好，推荐您参观外滩，这是

一个充满历史文化气息的地方，门票目前可用。祝您旅途愉快！")

任务完成，最终答案: 今天上海的天气晴朗，气温16摄氏度，非常适合出游。根据您的偏好，推荐您参观外滩，这是一

个充满历史文化气息的地方，门票目前可用。祝您旅途愉快！

卡尼曼的"系统 1"（快速直觉）和"系统 2"（慢速推理）理论[2]为神经符号主义 AI 提供了很好的类比。请首先构思一个具体的智能体的落地应用场景，然后说明场景中的：

提示：医疗诊断助手、法律咨询机器人、金融风控系统等都是常见的应用场景

哪些任务应该由"系统 1"处理？
哪些任务应该由"系统 2"处理？
这两个系统如何协同工作以达成最终目标？

答：

基于卡尼曼的"系统1"（快速直觉）和"系统2"（慢速推理）理论，我选择医疗诊断助手作为具体应用场景。医疗诊断助手是一种AI智能体，旨在帮助医生或患者进行初步诊断、症状评估和治疗建议。在这个场景中，系统1处理快速、自动化的任务，如症状初步分类和紧急情况检测，而系统2处理需要深度推理的任务，如复杂病例分析和治疗方案规划。两个系统通过协同工作，提高诊断的准确性和效率。以下详细说明：

应用场景：医疗诊断助手

医疗诊断助手通过自然语言处理与用户交互，整合患者症状、病史和实时数据，提供诊断支持。它结合了神经网络（用于模式识别）和符号逻辑（用于推理），体现了神经符号主义AI的特点。

系统1（快速直觉）处理的任务

系统1类似于人类的直觉思维，处理快速、并行、无需努力的任务，在AI中对应基于神经网络的快速模式识别。在医疗诊断助手中，系统1负责：

症状初步分类：根据患者描述的症状（如头痛、咳嗽、发热），快速匹配到常见的疾病类别（如感冒、流感）。系统1使用预训练的深度学习模型（如CNN或RNN）从大量病历数据中学习模式，实现实时分类。
紧急情况检测：识别可能危及生命的症状（如胸痛、呼吸困难、意识模糊），并立即触发警报或建议紧急就医。系统1通过规则引擎或轻量级模型快速评估风险等级。
常见病诊断：对于高发病率疾病（如上呼吸道感染、肠胃炎），直接提供诊断建议，基于历史数据统计和症状匹配。系统1的输出通常是概率性的，并附带置信度。
患者分诊：根据症状严重性、年龄、病史等基本因素，优先处理紧急病例，将患者引导到合适的医疗资源（如急诊科或普通门诊）。

这些任务依赖系统1的快速响应，适合处理标准化、高频率的场景，但可能受限于数据偏差和过度简化。

系统2（慢速推理）处理的任务

系统2类似于人类的理性思维，处理慢速、序列化、需要努力的任务，在AI中对应基于符号逻辑的推理和规划。在医疗诊断助手中，系统2负责：

复杂病例分析：当症状不典型、多疾病共存或涉及罕见病时，进行深度推理。系统2使用知识图谱（如医学本体）和逻辑规则，考虑症状之间的因果关系、患者完整病史和家族史。
治疗方案规划：为复杂疾病（如癌症、自身免疫疾病）制定个性化治疗方案，包括药物选择、剂量调整、手术建议等。系统2整合临床指南、药物数据库和患者特异性数据（如基因信息），进行优化决策。
医学证据查询：访问最新医学文献、临床试验数据和专家共识，以支持诊断决策。系统2使用自然语言处理技术解析文本，并基于证据等级提供推荐。
诊断验证：对系统1的初步诊断进行验证，通过差分诊断、假设测试和不确定性量化，确保结果可靠。系统2还可能生成解释性报告，帮助医生理解AI的推理过程。

这些任务需要系统2的深度处理，适合处理低频率、高复杂度的场景，但计算成本较高且响应时间较慢。

两个系统如何协同工作以达成最终目标

医疗诊断助手的最终目标是提供准确、及时、个性化的诊断支持。系统1和系统2通过以下方式协同工作：

工作流程协同：
- 初步筛查由系统1处理：患者输入症状后，系统1快速生成初步诊断和紧急程度评估。如果系统1的置信度高且疾病常见，助手直接输出结果（如"可能为感冒，建议休息"）。
- 复杂病例移交系统2：如果系统1的置信度低、症状复杂或检测到潜在风险，系统1将病例传递给系统2。例如，当患者症状包括多个系统受累或不典型表现时，系统2启动深度分析。
- 实时反馈与学习：系统2的分析结果（如确诊疾病或调整诊断）会反馈给系统1，用于更新神经网络模型或规则库。例如，系统2发现系统1误诊的病例，系统1通过强化学习改进模式识别。
决策协同：
- 并行处理：在紧急情况下，系统1立即响应（如建议呼叫急救），同时系统2在后台进行深度分析，以提供更全面的建议（如可能的心肌梗死诊断）。
- 不确定性管理：系统1输出置信度分数，当置信度低于阈值时，自动触发系统2。系统2则处理不确定性，通过概率推理或贝叶斯方法提供更稳健的结论。
用户体验协同：
- 分层输出：助手首先提供系统1的快速回答（如"基于您的症状，可能为流感"），然后根据需要提供系统2的详细报告（如"深度分析显示，需排除肺炎，建议胸部X光"）。这平衡了速度和准确性。
- 交互式修正：如果用户对系统1的建议不满意，可以手动触发系统2进行重新分析。系统2的推理过程可解释，增强用户信任。

通过这种协同，医疗诊断助手既能快速处理大多数常见病例，减少医生负担，又能确保复杂病例得到细致分析，提高诊断质量。这种设计体现了神经符号主义AI的优势：系统1提供可扩展性，系统2提供可靠性。

尽管大语言模型驱动的智能体系统展现出了强大的能力，但它们仍然存在诸多局限。请分析以下问题：

为什么智能体或智能体系统有时会产生"幻觉"（生成看似合理但实际错误的信息）？
在 1.3 节的案例中，我们设置了最大循环次数为 5 次。如果没有这个限制，智能体可能会陷入什么问题？
如何评估一个智能体的"智能"程度？仅使用准确率指标是否足够？

答：

智能体系统虽然在许多任务中表现出色，但仍存在一些根本性局限，这些局限源于模型架构、训练数据和工作机制。以下是对每个问题的详细分析。

为什么智能体或智能体系统有时会产生"幻觉"（生成看似合理但实际错误的信息）？

"幻觉"是指智能体生成内容在语言上流畅、逻辑上连贯，但事实上不正确或虚构的现象。这主要源于LLM的内在机制和外部因素，具体原因包括：

训练数据的局限：
- LLM 通常在海量互联网文本上训练，这些数据可能包含错误、偏见或过时信息。模型学习到的统计模式不一定反映真实世界，导致生成错误内容。
- 训练数据覆盖范围有限，对于某些专业领域或小众话题，模型可能缺乏足够知识，从而"捏造"信息来填充空白。
概率生成机制：
- LLM 基于自回归生成，通过预测下一个词的概率来输出文本。模型倾向于生成高频或合理的序列，但没有内在的"真理"概念。因此，它可能生成统计上可能但实际错误的内容。
- 生成过程缺乏事实验证：模型不会主动查询外部知识库或进行逻辑推理，而是依赖训练期间学到的模式。
上下文误解和过度拟合：
- 在多轮对话中，智能体可能误解用户意图或上下文，导致生成不相关或错误的信息。例如，如果用户查询涉及细微差别，模型可能过度简化或混淆概念。
- 模型有时会"过度拟合"训练数据中的常见模式，例如，如果训练数据中某些事件经常被关联，模型可能错误地推断因果关系。
提示和引导的影响：
- 智能体的响应受提示词（prompt）设计影响。如果提示模糊或包含误导性信息，模型可能生成幻觉内容。此外，模型在生成时可能被"引导"到特定方向，从而脱离事实。
- 在智能体系统中，如果行动规划基于错误的世界模型，幻觉可能被放大。例如，在旅行助手场景中，智能体可能推荐不存在的景点，因为它没有实时访问门票数据。

为了减轻幻觉，常见策略包括：

使用检索增强生成（RAG）来集成外部知识源。
引入验证步骤，如多次采样或一致性检查。
设计清晰的提示和约束，限制生成范围。
在关键任务中结合符号推理（如规则引擎）来纠正错误。

在 1.3 节的案例中，我们设置了最大循环次数为 5 次。如果没有这个限制，智能体可能会陷入什么问题？

在1.3节的智能旅行助手案例中，我们使用了一个基于Thought-Action-Observation的循环，并设置最大循环次数为5次以防止无限循环。如果没有这个限制，智能体可能会陷入以下问题：

无限循环和资源耗尽：
- 智能体可能在某个任务中不断重复相同的行动，无法达到终止条件。例如，在推荐景点时，如果用户始终拒绝推荐，智能体可能持续生成相似建议而不改变策略，导致计算资源（如API调用、内存）被大量消耗，甚至系统崩溃。
- 在复杂任务中，智能体可能陷入"局部最优"无法逃脱，例如，在路径规划中不断尝试同一条无效路线。
效率低下和用户体验下降：
- 过多的循环会导致响应时间延长，用户可能失去耐心。在实时应用（如客服）中，这会影响服务质量和用户满意度。
- 智能体可能执行冗余行动，例如，多次查询相同信息或生成重复内容，而不是学习并调整策略。
不收敛和决策失败：
- 在某些情况下，智能体可能无法收敛到一个稳定状态。例如，在反思调整策略时，如果连续拒绝次数没有上限，智能体可能不断切换推荐类别，而无法做出最终决策。
- 智能体可能进入"死循环"，其中观察结果总是触发相同的行动，而没有进展。例如，如果智能体错误地解析用户输入，它可能持续误解意图。
安全风险和不可控行为：
- 在没有循环限制时，智能体可能被恶意用户诱导执行有害行动，如不断生成不当内容或泄露敏感信息。
- 在自主系统中，无限循环可能导致物理世界中的问题，如机器人持续执行错误动作。

因此，设置最大循环次数是一种必要的安全措施，确保智能体在合理时间内完成任务或超时退出。在实际设计中，还可以结合超时机制、回退策略和监控系统来管理循环行为。

如何评估一个智能体的"智能"程度？仅使用准确率指标是否足够？

评估智能体的"智能"程度是一个多维问题，准确率指标 alone is not sufficient，因为它只衡量输出是否正确，而忽略了智能的其他关键方面。智能应包括感知、推理、学习、适应和交互等能力。以下是一个综合评估框架：

多维度评估指标：
- 准确性：输出与事实或标准答案的一致程度。这包括分类准确率、F1分数等。但准确率无法捕获生成内容的合理性或上下文适应性。
- 效率：智能体完成任务的速度和资源消耗，例如响应时间、计算成本。一个智能体可能准确但效率低下，不适合实时应用。
- 鲁棒性：在噪声、对抗性攻击或变化环境下的表现。例如，智能体能否处理输入错误或意外情况？这需要通过压力测试和对抗样本评估。
- 泛化能力：在未见过的任务或领域上的表现。智能体应能够迁移学习，而不是过拟合训练数据。评估时使用跨领域数据集或零样本学习任务。
- 解释性和透明度：智能体能否提供决策理由？用户能否理解其行为？这可以通过生成解释或可视化内部状态来评估。
- 社交和伦理智能：在交互中理解社交规范、情感和伦理准则。例如，在客服场景中，智能体是否 empathetic 且公平？评估方法包括用户满意度调查和伦理审计。
- 学习性和适应性：智能体能否从新经验中改进？这包括在线学习能力、个性化调整和长期性能提升。评估时监控学习曲线和适应速度。
具体评估方法：
- 任务导向评估：针对特定任务（如医疗诊断、游戏玩法）使用领域专用指标，如诊断准确率、任务完成率。
- 用户中心评估：通过用户研究、A/B测试和反馈收集主观指标，如易用性、信任度和满意度。
- 基准测试和竞赛：使用标准基准（如GLUE用于NLP、Arcade Learning Environment用于强化学习）比较智能体性能。
- 综合评分系统：结合多个指标 into a single score，如使用加权平均或多维量表（例如，IEEE的伦理评估框架）。

仅使用准确率不足的原因：

准确率可能掩盖模式化错误：例如，智能体在简单任务上准确率高，但在复杂推理上失败。
忽略交互质量：在对话系统中，即使回答准确，如果响应生硬或不连贯，用户可能认为智能体不"智能"。
不考虑上下文：准确率通常基于静态数据集，而智能体在动态环境中需要适应性和实时决策。

因此，评估智能体智能程度时，应采用综合方法，结合定量和定性指标，以全面反映其能力。在实际应用中，根据场景调整评估重点------例如，在医疗诊断中，准确性和解释性至关重要；在娱乐聊天机器人中，用户参与度可能更关键。

总之，智能体系统的局限性提醒我们，需要持续改进模型架构、训练方法和评估标准。通过结合神经符号主义、外部知识集成和人类反馈，我们可以逐步提升智能体的可靠性和智能水平。

Datawhale Hello-Agents入门篇202512第1次作业

作业

1. 环境变量配置 ：将敏感的API密钥存储在.env文件中，避免硬编码

步骤 2：修改代码

更新 API 配置（读取.env 环境变量）

习题：

1. 方案A（Workflow）和方案B（Agent）的优缺点分析

方案A（Workflow）的优缺点

方案B（Agent）的优缺点

2. Workflow和Agent的适用场景

1. 环境变量配置：将敏感的API密钥存储在.env文件中，避免硬编码