大模型智能體入門掃盲——基于camel的概述

前言

本篇博客想帶讀者進行一個智能體入門掃盲，了解基礎知識，為什么用camel呢，因為小洛發現它們文檔對這種智能體的基本組件介紹得很全面深入。
在這里插入圖片描述

基礎概念

agent

一個典型的agent智能體包含三個核心部分：

  • 感知模塊：處理輸入信息
  • 決策模塊：制定行動計劃
  • 執行模塊：實施具體行動

這三個模塊形成一個完整的循環，使智能體能夠持續有效地工作。

智能體的設計應該采用迭代開發的方式。首先實現基本功能，然后通過不斷的測試和反饋來完善系統。在此過程中，要注重收集和分析性能數據，根據實際運行情況調整設計參數和策略。這種漸進式的開發方法可以幫助我們建立一個更加穩健和高效的智能體系統。

通過遵循這些設計原則和方法，我們可以構建出既能完成特定任務，又具有良好可擴展性和維護性的智能體系統。這樣的系統不僅能夠滿足當前的需求，還能夠適應未來可能出現的新要求和挑戰。

Data Generation

數據生成模塊，這些模塊通過高級推理和指令調優技術實現高質量的訓練數據創建。

這些模塊包括：

  • 思維鏈 （CoT）：生成明確的推理路徑
  • Self-Instruct：創建多樣化的指令跟蹤數據
  • Source2Synth：將源代碼轉換為自然語言
  • 自我提升 CoT：通過自我批判迭代細化推理鏈
思維鏈 （CoT）

Chain of Thought （CoT） 數據生成模塊實現了一個復雜的系統，用于通過聊天代理交互生成高質量的推理路徑。它結合了幾種高級算法來生成和驗證推理鏈。

主要特點:

  1. 用于解決方案探索的 Monte Carlo Tree Search （MCTS）
  2. 用于精確錯誤定位的二進制搜索錯誤檢測
  3. 用于質量保證的雙智能體驗證系統
  4. 用于跟蹤推理路徑的解決方案樹管理
Self-Instruct

模塊實現了一個pipeline，用于生成和管理機器生成的任務指令。它將人工編寫的種子指令與機器生成的種子指令相結合，以創建多樣化、高質量的任務指令，同時通過可配置的過濾機制確保質量。

主要特點:

  1. 使用可配置的比率將人工編寫的指令和機器生成的指令相結合
  2. 支持分類和非分類任務類型
  3. 內置指令過濾和驗證
  4. 任務的自動實例生成
  5. 基于 JSON 的數據輸入/輸出
Source2Synth

Source2Synth 是一個復雜的數據生成系統，旨在從源文本數據創建Multi-hop問答對。它實施了一個pipeline，用于處理原始文本、提取信息對，并生成具有可配置復雜性閾值的復雜多跳推理問題。

Multi-hop 在大模型領域指的是多步推理或多跳推理，它強調模型解決問題時，需通過多個步驟、中間推理或中間結果，逐步推導得出最終答案，而非僅通過單次計算或簡單檢索完成任務。

核心組件：用戶數據處理器

主要特點:

  1. 單個文本和批處理功能
  2. 可配置的 AI 模型或基于規則的處理
  3. 與 MultiHopGeneratorAgent 集成以生成 QA
  4. 隨機種子控制，確保可重復性
自我提升 CoT

自我改進的 CoT 數據生成管道實施一種迭代方法來生成和改進解決問題任務的推理跟蹤。這種實現基于自學推理的方法，其中 AI 代理通過自我評估和反饋來學習改進其推理過程。

pipeline包括四個主要階段：

  1. 初始推理跟蹤生成
  2. 自我評估
  3. 基于反饋的改進
  4. 迭代優化

Models

Model 是 Agent 的大腦，負責處理所有輸入和輸出數據。通過有效調用不同的模型，智能體可以根據任務需求執行文本分析、圖像識別和復雜推理等操作。

Messages

簡單來說，Agent的Message就是指系統中“智能體”或“代理者”之間互相傳遞的指令或數據包。就好比你給朋友發一條微信消息請他幫忙帶杯咖啡，在智能系統中，“Agent”則是那些負責完成任務的角色，而“Message”則是他們溝通和協作的工具。當一個Agent收到Message后，會根據內容做出決策、執行任務或回復信息。

Memory

Memory模塊提供了一個靈活而強大的系統，用于存儲、檢索和管理Agent的信息。它使座席能夠在對話中維護上下文，并從過去的交互中檢索相關信息，從而提高 AI 響應的連貫性和相關性。

Tool

模塊提供了一個靈活而強大的系統，用于存儲、檢索和管理 AI 代理的信息。它使座席能夠在對話中維護上下文，并從過去的交互中檢索相關信息，從而提高 AI 響應的連貫性和相關性。類似于 OpenAI Functions。
Toolkits: 工具包是旨在良好協同工作的工具集合。

Prompt

提示模塊指導 AI 模型生成準確、上下文相關和個性化的輸出。它包括各種提示模板和詞典，專為角色描述、代碼生成、評估、文本嵌入、錯位任務、對象識別等不同任務而設計。您還可以創建自己的提示來定制自己的 Agent。

關于這個部分可以去看我之前的關于提示詞的文檔。

runtime

runtime模塊允許在受控環境中執行函數和工具，從而實現代碼的安全和隔離執行。現代 AI 系統，尤其是那些涉及自主代理的系統，通常需要的不僅僅是一個簡單的 Python 解釋器。他們可能需要：

  • 使用安全檢查執行代碼以防止惡意作。

  • 在隔離環境中運行任務以管理依賴項或增強安全性（例如，使用 Docker）。

  • 通過在遠程服務器上執行函數來分配計算負載或訪問專用資源。

  • 對各種組件利用復雜的配置管理。

runtime 模塊通過提供運行時類和支持實用程序的集合來滿足這些需求。每個運行時都為代碼或函數執行提供了不同的策略，以滿足多智能體系統中的各種用例。

Task

任務是可以委派給代理并由該智能體解決的特定分配。任務代表比提示更高級別的概念，應由其他模塊（如 Planner 和 Workforce）進行管理。任務有兩個關鍵特征：

  • 任務可以是協作的，需要多個智能體一起工作。

  • 任務可以分解和發展。

Loaders

在大模型應用體系里，loaders（加載器）起著數據接入與格式轉換的關鍵作用。簡單來說，它就像是數據世界的 “翻譯官”，能將各式各樣來源與格式的數據，轉變為大模型能夠理解和處理的標準形式。

從功能上細分，大模型 loaders 具備兩大核心能力。

一方面，它承擔數據獲取的重任，支持從多元數據源讀取信息，像常見的本地文件系統中的文本文件、PDF 文檔、CSV 表格，還有網頁內容、數據庫數據、云端存儲數據等，均在其可讀取范圍內。舉例來說，當企業想要利用內部存儲在 CSV 文件里的銷售數據，借助大模型進行銷售趨勢分析時，loaders 就能從中提取數據。

另一方面，數據格式轉換是 loaders 的又一關鍵職能。由于大模型處理數據有特定格式要求，loaders 會把獲取到的不同格式數據，統一轉化為模型能接受的格式。比如將 HTML 網頁內容轉化為純文本格式，剔除其中冗余的標簽代碼，只保留文本信息，方便模型后續處理。

Storages

Storage 模塊是一個全面的框架，旨在處理各種類型的數據存儲機制。它由抽象基類和具體實現組成，同時滿足鍵值存儲和向量存儲系統的需求。

society

在大模型領域，society（社會模塊）是一個聚焦于模擬和研究智能體之間交互協作行為的核心組件，它為大模型賦予了類似人類社會交互、合作完成任務的能力。

Embeddings

為不同類型的數據（文本、圖像、視頻）創建嵌入涉及將這些輸入轉換為機器可以理解和有效處理的數字形式。每種類型的嵌入都側重于捕獲其各自數據類型的基本特征。

Retrievers

Retrievers 模塊本質上是一個搜索引擎。它旨在幫助您通過搜索大量文本來查找特定信息。想象一下，你有一個巨大的圖書館，你想找到提到某些主題或關鍵詞的地方，這個模塊就像一個圖書管理員，可以幫助你做到這一點。

Workforce

Workforce 是一個系統，其中多個代理人員協同工作以解決任務。通過使用 Workforce，用戶可以快速設置具有自定義配置的多代理任務解決系統。

camel

什么是camel

CAMEL (Communicative Agents for “Mind” Exploration of Large Language Models) 是一個開源的多智能體框架，專注于構建基于大語言模型的智能體交互系統。該框架通過角色扮演和結構化對話機制，實現智能體之間的有效協作。

安裝camel

官方介紹了幾種方法，但是小編還是喜歡用pip嘿嘿嘿

一條指令就行

pip install 'camel-ai[all]'

API 設置

我們的代理可以使用 OpenAI API 或您的本地模型進行部署。

使用 OpenAI API

訪問 OpenAI API 需要 API 密鑰。這里提供了針對不同作系統的說明。

類 Unix 系統 （Linux / MacOS）

echo 'export OPENAI_API_KEY="your_api_key"' >> ~/.zshrc# # If you are using other proxy services like Azure [TODO]
# echo 'export OPENAI_API_BASE_URL="your_base_url"' >> ~/.zshrc # (Optional)# Let the change take place
source ~/.zshrc
Replace ~/.zshrc with ~/.bashrc if you are using bash.

如果你正在使用 bash，請將 ~/.zshrc 替換為 ~/.bashrc。

Windows
如果您使用的是命令提示符：

set OPENAI_API_KEY="your_api_key"# If you are using other proxy services
# set OPENAI_API_BASE_URL="your_base_url" # (Optional)

如果使用的是 PowerShell：

$env:OPENAI_API_KEY="your_api_key"$env:OPENAI_API_BASE_URL="your_base_url" # (Optional)

Windows 上的這些命令將僅在該特定命令提示符或 PowerShell 會話的持續時間內設置環境變量。您可以使用 setx 或更改系統屬性對話框，以便在所有新會話中進行更改。

一般方法

在項目目錄中創建一個名為 .env 的文件，并使用以下設置。

OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

然后，在 python 腳本中加載環境變量：

from dotenv import load_dotenv
import osload_dotenv()OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
使用其他 API

如果你正在使用其他非 OpenAI 提供的 API，可以通過使用ModelFactory的create方法創建不同的model，然后修改以下三個參數就可以做到調用不同的模型：model_platform、model_type、model_config_dict。

使用本地模型

如果您使用的是本地模型，可以使用 Ollama、vllm、SGlang等，這個系列后續會新開一個博客進行介紹。

結語

好的，本篇博客主要是對大模型一些基本概念進行介紹，后續會動手開始實踐幾個項目代碼，在干中學~小伙伴們可以期待一下下。

本文來自互聯網用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。
如若轉載，請注明出處：http://www.pswp.cn/bicheng/82320.shtml
繁體地址，請注明出處：http://hk.pswp.cn/bicheng/82320.shtml
英文地址，請注明出處：http://en.pswp.cn/bicheng/82320.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符，請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com，一經查實，立即刪除！

相關文章

目標檢測 RT-DETR（2023）詳細解讀

目標檢測 RT-DETR（2023）詳細解讀

文章目錄 主干網絡&#xff1a;Encoder&#xff1a;不確定性最小Query選擇Decoder網絡&#xff1a; 將DETR擴展到實時場景&#xff0c;提高了模型的檢測速度。網絡架構分為三部分組成&#xff1a;主干網絡、混合編碼器、帶有輔助預測頭的變換器編碼器。具體來說&#xff0c;先利…
閱讀更多...
DeepSeek 賦能數字農業：從智慧種植到產業升級的全鏈條革新

DeepSeek 賦能數字農業：從智慧種植到產業升級的全鏈條革新

目錄 一、數字農業的現狀與挑戰二、DeepSeek 技術解析2.1 DeepSeek 的技術原理與優勢2.2 DeepSeek 在人工智能領域的地位與影響力 三、DeepSeek 在數字農業中的應用場景3.1 精準種植決策3.2 病蟲害監測與防治3.3 智能灌溉與施肥管理3.4 農產品質量追溯與品牌建設 四、DeepSeek …
閱讀更多...
＜uniapp＞＜vuex＞＜狀態管理＞在uniapp中，如何使用vuex實現數據共享與傳遞？

＜uniapp＞＜vuex＞＜狀態管理＞在uniapp中，如何使用vuex實現數據共享與傳遞？

前言 本專欄是基于uniapp實現手機端各種小功能的程序&#xff0c;并且基于各種通訊協議如http、websocekt等&#xff0c;實現手機端作為客戶端&#xff08;或者是手持機、PDA等&#xff09;&#xff0c;與服務端進行數據通訊的實例開發。 發文平臺 CSDN 環境配置 系統&…
閱讀更多...
高速串行差分信號仿真分析及技術發展挑戰續

高速串行差分信號仿真分析及技術發展挑戰續

7.3 3.125Gbps 差分串行信號設計實例仿真分析 7.3.1 設計用例說明 介紹完 Cadence 系統本身所具有的高速差分信號的仿真分析功能之后&#xff0c;我們以一個實例來說明 3.125Gbps 以下的高速差分系統的仿真分析方法。 在網上下載的設計文件“Booksi_Demo_Allegro160_Finishe…
閱讀更多...
【Golang】部分語法格式和規則

【Golang】部分語法格式和規則

1、時間字符串和時間戳的相互轉換 func main() {t1 : int64(1546926630) // 外部傳入的時間戳&#xff08;秒為單位&#xff09;&#xff0c;必須為int64類型t2 : "2019-01-08 13:50:30" // 外部傳入的時間字符串//時間轉換的模板&#xff0c;golang里面只能是 &quo…
閱讀更多...
第十六章：數據治理之數據架構：數據模型和數據流轉關系

第十六章：數據治理之數據架構：數據模型和數據流轉關系

本章我們說一下數據架構&#xff0c;說到數據架構&#xff0c;就很自然的想到企業架構、業務架構、軟件架構&#xff0c;因為個人并沒有對這些內容進行深入了解&#xff0c;所以這里不做比對是否有相似或者共通的地方&#xff0c;僅僅來說一下我理解的數據架構。 1、什么是架構…
閱讀更多...
Day126 | 靈神 | 二叉樹 | 層數最深的葉子結點的和

Day126 | 靈神 | 二叉樹 | 層數最深的葉子結點的和

Day126 | 靈神 | 二叉樹 | 層數最深的葉子結點的和 1302.層數最深的葉子結點的和 1302. 層數最深葉子節點的和 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路&#xff1a; 這道題用層序遍歷的思路比較好想&#xff0c;就把每層的都算一下&#xff0c;然后返回最后一層的和就…
閱讀更多...
PCIE 4.0 vs PCIE 5.0固態硬盤——區別、科普與選購場景全解析

PCIE 4.0 vs PCIE 5.0固態硬盤——區別、科普與選購場景全解析

隨著數字內容和高性能計算需求的爆發&#xff0c;固態硬盤&#xff08;SSD&#xff09;已成為PC、游戲主機和工作站不可或缺的核心硬件。面對市面上層出不窮的新一代SSD產品&#xff0c;大家最常見的一個疑惑&#xff1a;**PCIe 4.0和PCIe 5.0固態硬盤&#xff0c;到底有啥區別…
閱讀更多...
vue pinia 獨立維護,倉庫統一導出

vue pinia 獨立維護,倉庫統一導出

它允許您跨組件/頁面共享狀態 持久化 安裝依賴pnpm i pinia-plugin-persistedstate 將插件添加到 pinia 實例上 pinia獨立維護 統一導出 import { createPinia } from pinia import piniaPluginPersistedstate from pinia-plugin-persistedstateconst pinia creat…
閱讀更多...
Dify源碼學習

Dify源碼學習

文章目錄 1 大模型基本原理1.1 model_context_tokens、max_tokens和prompt_tokens1.1.1 三者之間的關系1.1.2 總結對比 2 Dify源代碼2.0 前后端代碼跑起來【0】準備開發環境【1】下載代碼【2】運行后端&#xff08;1&#xff09;Start the docker-compose stack&#xff08;2&a…
閱讀更多...
連接表、視圖和存儲過程

連接表、視圖和存儲過程

1. 視圖 1.1. 視圖的概念 視圖&#xff08;View&#xff09;&#xff1a;虛擬表&#xff0c;本身不存儲數據&#xff0c;而是封裝了一個 SQL 查詢的結果集。 用途&#xff1a; 只顯示部分數據&#xff0c;提高數據訪問的安全性。簡化復雜查詢&#xff0c;提高復用性和可維護…
閱讀更多...
微信小程序中，解決lottie動畫在真機不顯示的問題

微信小程序中，解決lottie動畫在真機不顯示的問題

api部分 export function getRainInfo() {return onlineRequest({url: /ball/recruit/getRainInfo,method: get}); }data存儲json數據 data&#xff1a;{rainJson:{} }onLoad方法獲取json數據 onLoad(options) {let that thisgetRainInfo().then((res)>{that.setData({r…
閱讀更多...
從加密到信任|密碼重塑車路云一體化安全生態

從加密到信任|密碼重塑車路云一體化安全生態

目錄 一、密碼技術的核心支撐 二、典型應用案例 三、未來發展方向 總結 車路云系統涉及海量實時數據交互&#xff0c;包括車輛位置、傳感器信息、用戶身份等敏感數據。其安全風險呈現三大特征&#xff1a; 開放環境威脅&#xff1a;V2X&#xff08;車與萬物互聯&#xff0…
閱讀更多...
光譜相機在地質勘測中的應用

光譜相機在地質勘測中的應用

一、?礦物識別與蝕變帶分析? ?光譜特征捕捉? 通過可見光至近紅外&#xff08;400-1000nm&#xff09;的高光譜分辨率&#xff08;可達3.5nm&#xff09;&#xff0c;精確識別礦物的“光譜指紋”。例如&#xff1a; ?銅礦?&#xff1a;在400-500nm波段反射率顯著低于圍…
閱讀更多...
理論篇三：如何編寫自定義的Webpack Loader或Plugin插件

理論篇三：如何編寫自定義的Webpack Loader或Plugin插件

在 Webpack 中，自定義 Loader 和 Plugin 是擴展構建能力的關鍵方式。以下是它們的實現方法和核心邏輯，通過代碼示例和步驟拆解幫助你快速掌握。 一、自定義 Loader 1. Loader 的本質 作用：將非 JS 文件轉換為 Webpack 能處理的模塊。特點：純函數，接收源文件內容，返回處理…
閱讀更多...
【算法】力扣體系分類

【算法】力扣體系分類

第一章 算法基礎題型 1.1 排序算法題 1.1.1 冒泡排序相關題 冒泡排序是一種簡單的排序算法&#xff0c;它重復地走訪過要排序的數列&#xff0c;一次比較兩個元素&#xff0c;如果它們的順序錯誤就把它們交換過來。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換&#xff0c…
閱讀更多...
C11 日期時間處理案例

C11 日期時間處理案例

文章目錄 顯示當前日期時間得到當前日期時間的17位數字形式(YYYYmmddHHMMSSsss)從日期時間字符串得到time_t 類型時間戳從時期時間字符串得到毫秒單位的時間戳得到當前日期時間以毫秒為單位的時間戳一個綜合案例 所有例子在VS2019上編譯運行通過 顯示當前日期時間 #include &…
閱讀更多...
Python 訓練營打卡 Day 34

Python 訓練營打卡 Day 34

GPU訓練及類的call方法 一、GPU訓練 與day33采用的CPU訓練不同&#xff0c;今天試著讓模型在GPU上訓練&#xff0c;引入import time比較兩者在運行時間上的差異 import torch # 設置GPU設備 device torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else &qu…
閱讀更多...
Ubuntu22.04 系統安裝Docker教程

Ubuntu22.04 系統安裝Docker教程

1.更新系統軟件包 #確保您的系統軟件包是最新的。這有助于避免安裝過程中可能遇到的問題 sudo apt update sudo apt upgrade -y 2.安裝必要的依賴 sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common -y 3.替換軟件源 原來/etc/apt/s…
閱讀更多...
深入解析前端 JSBridge：現代混合開發的通信基石與架構藝術

深入解析前端 JSBridge：現代混合開發的通信基石與架構藝術

引言&#xff1a;被低估的通信革命 在移動互聯網爆發式增長的十年間&#xff0c;Hybrid App&#xff08;混合應用&#xff09;始終占據著不可替代的地位。作為連接 Web 與 Native 的神經中樞&#xff0c;JSBridge 的設計質量直接決定了應用的性能上限與開發效率。本文將突破傳…
閱讀更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023