Agent感知模式的情景化联想应用

📋 本文目录

• 一、前言

• 二、工具链整合

• 三、Agent整合

• 四、效果演示

• 五、总结与展望

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一、前言

1.1 整合的价值

把5个工具整合起来：

• 工具链：按顺序执行，处理完整流程

• Agent：智能选择工具，灵活应对

• 上下文持久化：记住用户情境

1.2 你将学到什么？

• ✅ 如何构建上下文工具链

• ✅ 如何整合到Agent

• ✅ 上下文感知的实际效果

• ✅ 与其他模块的配合

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二、工具链整合

2.1 完整流程

输入内容
    ↓
[工具1] context_collector → 收集上下文
    ↓
[工具2] context_modeler → 建模上下文
[工具3] context_reasoner → 推理情境
[工具4] situational_responder → 生成响应
    ↓
[工具5] context_manager → 管理上下文

2.2 运行演示

cd 05_context_awareness
python context_chain_demo.py

2.3 生成的输出文件

• output_context.txt - 上下文信息

• output_response.txt - 生成的响应

• output_analysis.txt - 情境分析

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三、Agent整合

3.1 构建上下文感知Agent

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 1. 初始化LLM
llm = ChatOpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama",
    model="qwen2.5:3b-instruct",
    temperature=0.7
)

# 2. 注册工具
tools = [
    context_collector,
    context_modeler,
    context_reasoner,
    situational_responder,
    context_manager
]

# 3. 构建提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", """你是一个上下文感知的智能助手。
你需要理解当前的情境，包括对话历史、用户情况、环境因素和任务状态，
然后给出最合适的回答。"""),
    ("placeholder", "{chat_history}"),
    ("user", "{input}"),
    ("placeholder", "{agent_scratchpad}")
])

# 4. 创建Agent
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=tools,
    verbose=False,
    handle_parsing_errors=True,
    memory=ConversationBufferMemory(return_messages=True)
)

3.2 运行Agent

cd 05_context_awareness
python context_agent_demo.py

3.3 Agent特殊命令

• context - 查看当前上下文

• user - 查看用户信息

• env - 查看环境信息

• task - 查看任务状态

• clear - 清除上下文

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四、效果演示

4.1 无上下文 vs 有上下文（真实运行结果）

无上下文感知：

用户: 我刚刚网购了一台笔记本电脑
用户: 我喜欢安静、健康的餐厅

用户: 它什么时候到？
AI: 我不太理解您说的"它"指什么，请您具体说明一下
    （因为没有上下文，不知道对话历史和用户偏好）

用户: 给我推荐餐厅
AI: 我不太理解您说的"它"指什么，请您具体说明一下
    （因为没有上下文，不知道对话历史和用户偏好）

有上下文感知：

============================================================
上下文感知Agent - 交互式对话
============================================================

指令:
  - 直接输入内容与助手对话
  - context  - 查看当前上下文
  - user     - 查看用户信息
  - summary  - 查看上下文摘要
  - clear    - 清除上下文
  - quit/exit- 退出

============================================================
============================================================
上下文感知Agent - 初始化中...
============================================================
[OK] 上下文感知Agent初始化完成！


开始对话吧！

> 你好，我准备去看周杰伦的演唱会

用户: 你好，我准备去看周杰伦的演唱会
助手: 你好！观看周杰伦的演唱会一定非常棒呢！你打算什么时候去呢？我可以帮你查询一下附近的场馆和时间安排哦。

> 今天天气怎么样

用户: 今天天气怎么样
助手: 你好！今天是2026年5月27日的晚上，我这里没有查到具体天气的信息哦。你可以查看一下当地的天气预报，或者直接打开手机上的天气应用查看最新的天气情况。希望你今晚能有个好心情！

> 演唱会你觉得怎么样

用户: 演唱会你觉得怎么样
助手: 你好！周杰伦的演唱会一定非常精彩呢！音乐和表演都是他多年来的积累和心血，你肯定不会失望的。不过关于你的问题，我没有具体的信息来回答，因为我只知道你想去看他的演唱会了。你可以告诉我更详细一些，比如你计划在哪一天去听现场吗？我可以帮你查一下那晚的天气情况哦。

4.2 上下文感知重点说明

从上面的真实交互可以看出Agent的上下文感知能力：

1. 记忆用户意图：用户说"你好，我准备去看周杰伦的演唱会" → 被记住了

2. 对话连贯性：后续对话中助手记得"我只知道你想去看他的演唱会了" → 体现了记忆功能

3. 时间感知：助手知道"今天是2026年5月27日的晚上" → 环境上下文

4. 个性化回复：基于之前的信息继续提供相关建议

4.3 对比总结

维度	无上下文	有上下文
理解代词	不知道"它"指什么	知道是笔记本电脑
用户偏好	不知道	知道喜欢安静健康
响应质量	模糊不清	个性化精准

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五、总结与展望

5.1 模块总结

模块	说明
上下文收集	多源信息收集
上下文建模	结构化表示
上下文推理	智能推断
情境响应	个性化回复
上下文管理	生命周期管理

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📚 参考资源

资源	链接
LangChain Context Docs	https://python.langchain.com/docs/modules/memory/context/

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