大语言模型Agent

前言

当你面临一个没有简单答案的问题时，通常需要遵循几个步骤，仔细思考，并记住你已经尝试过的方法。LLM代理正是为语言模型应用中的这些情况而设计的。它们结合了全面的数据分析、战略规划、数据检索以及从过去行动中学习的能力，以解决复杂问题。

在本文中，我们将探讨什么是LLM代理、它们的优势、能力、实际案例以及它们面临的挑战。

Agent的定义

LLM Agent是一种高级人工智能系统，专为创建需要顺序推理的复杂文本而设计。它们可以进行前瞻性思考，记住过去的对话，并根据需要的情境和风格使用不同的工具来调整其回应。

考虑一个在法律领域的问题，如下所示：

“在加利福尼亚，某种类型的合同违约可能产生的法律后果是什么？”

一个带有检索增强生成（RAG）系统的基本LLM可以轻松地从法律数据库中获取所需信息。

在这种情况下，当项目需要顺序推理、规划和记忆时，LLM代理就会发挥作用。

对于这个问题，代理可以将其任务分解为如下子任务。第一个子任务可能是访问法律数据库以获取最新的法律和法规。其次，它可以建立一个历史基线，以了解类似问题之前是如何处理的。另一个子任务可以是总结法律文件并根据观察到的模式预测未来趋势。

为了完成这些子任务，LLM代理需要一个结构化的计划、可靠的记忆来跟踪进度以及对必要工具的访问。这些组件构成了LLM代理工作流程的基础。

LLM agent 组件

LLM代理通常由四个组件组成：

• 代理/大脑
• 规划
• 记忆
• 工具使用
  

大脑

LLM代理的核心是一个语言模型，它基于训练过的大量数据来处理和理解语言。

当你使用一个LLM代理时，你首先要给它一个特定的提示。这个提示至关重要——它指导代理如何回应、使用哪些工具以及在交互过程中应该实现的目标。这就像是在旅程开始前给导航员指示方向。

此外，你可以为代理定制一个特定的角色特性。这意味着为代理设置某些特征和专业技能，使其更适合特定的任务或互动。这涉及将代理调整到以一种符合情境的方式执行任务。

从本质上讲，LLM代理的核心结合了先进的处理能力和可定制的功能，以有效处理和适应各种任务和互动。

记忆

LLM代理的记忆帮助它们处理复杂的LLM任务，并记录之前完成的工作。主要有两种记忆类型：

短期记忆：这就像代理的笔记本，在对话中快速记下重要细节。它跟踪正在进行的讨论，帮助模型对当前的上下文做出相关响应。然而，这种记忆是临时的，在完成当前任务后就会清除。

长期记忆：可以将其视为代理的日记，存储从过去几周甚至几个月的互动中获得的见解和信息。这不仅仅是存储数据；还涉及理解模式，从以前的任务中学习，并召回这些信息以便在未来的互动中做出更好的决策。

通过融合这两种类型的记忆，模型能够跟上当前的对话，并利用丰富的互动历史。这意味着它可以提供更具针对性的响应，并随着时间的推移记住用户偏好，使每次对话感觉更加连贯和相关。实质上，代理正在构建一种理解，以帮助其在每次互动中更好地为你服务。

规划

通过规划，LLM代理可以进行推理，将复杂任务分解为更小、更易管理的部分，并为每个部分制定具体计划。随着任务的发展，代理还可以反思和调整他们的计划，确保它们与现实情况保持相关。这种适应能力是成功完成任务的关键。规划通常涉及两个主要阶段：计划制定和计划反思。

计划制定

在此阶段，代理将一个大任务分解为更小的子任务。一些任务分解方法建议一次性创建一个详细的计划，然后逐步执行。另一些方法，比如思维链（CoT）方法，推荐更具适应性的策略，让代理逐一处理子任务，以增加灵活性。思维树（ToT）是另一种方法，它将CoT技术进一步发展，通过探索解决问题的不同路径。它把问题分解成几个步骤，在每个步骤生成多个想法，并像树枝一样排列它们。

单路径与多路径推理
还有一些方法使用分层方法或将计划结构化为决策树，在最终确定计划之前考虑所有可能的选项。尽管基于LLM的代理通常知识渊博，但有时在处理需要专业知识的任务时会遇到困难。将这些代理与特定领域的规划器集成已被证明可以提高它们的性能。

计划反思

在创建计划后，代理需要审查和评估其有效性。基于LLM的代理利用内部反馈机制，借助现有模型来优化他们的策略。它们还与人类互动，根据人类的反馈和偏好调整计划。代理还可以从他们所处的现实和虚拟环境中收集见解，利用结果和观察进一步优化其计划。

在规划中结合反馈的两个有效方法是ReAct和Reflexion。

例如，ReAct通过思维、行动和观察的循环序列帮助LLM解决复杂任务，根据需要重复这些步骤。它接收来自环境的反馈，这些反馈可以包括观察结果以及来自人类或其他模型的输入。该方法允许LLM根据实时反馈调整其方法，从而提高其回答问题的有效性。

工具使用

在这个术语中，工具是帮助LLM代理与外部环境连接以执行特定任务的各种资源。这些任务可能包括从数据库中提取信息、查询、编码以及代理需要执行的任何其他功能。当LLM代理使用这些工具时，它遵循特定的工作流程来执行任务、收集观察结果或收集完成子任务和满足用户请求所需的信息。

以下是一些不同系统如何集成这些工具的示例：

• MRKL（模块化推理、知识和语言）：该系统使用一系列专家模块，从神经网络到简单的工具，如计算器或天气API。主要的LLM充当路由器，基于任务将查询导向适当的专家模块。
  在一次测试中，训练了一种LLM来使用计算器解决算术问题。研究发现，虽然LLM可以处理直接的数学查询，但在需要从文本中提取数字和运算的文字问题中却遇到了困难。这突显了有效知道何时以及如何使用外部工具的重要性。

以下是一个例子，其中GPT-4被要求给出4.1 * 7.9的答案，但未能正确回答。

• Toolformer和TALM（工具增强语言模型）：这些模型经过专门微调，以便能够有效地与外部API交互。例如，该模型可以被训练使用金融API来分析股票市场趋势或预测货币波动，从而能够直接为用户提供实时的金融见解。
• HuggingGPT：这个框架利用ChatGPT来管理任务，通过选择HuggingFace平台上最好的模型来处理特定请求，然后总结结果。
• API-Bank：这是一个基准，用于测试LLM使用53个常用API处理任务的能力，比如日程安排、健康数据管理或智能家居控制。

LLM Agent可以做什么？

• 高级问题解决：LLM代理能够高效处理和执行复杂任务。它们可以生成项目计划、编写代码、运行基准测试、创建摘要等。这些任务展示了它们计划和执行需要高度认知参与的任务的能力。

• 自我反思和改进：LLM代理能够分析自己的输出，识别任何问题并进行必要的改进。这种自我反思能力使它们能够进行批评和重写的循环，不断提高其在多种任务（如编码、文本撰写和回答复杂问题）中的表现。

• 工具使用：LLM代理可以评估自己的输出，以确保其工作的准确性和正确性。例如，它们可能对代码运行单元测试或通过网络搜索验证文本信息的准确性。这种批判性评估帮助它们识别错误并提出必要的修正建议。

• 多代理框架：在多代理LLM框架中，一个代理可以生成输出，另一个代理可以进行批评和反馈，从而实现高级性能。

LLM Agent 框架

让我们来看看一些值得注意的LLM代理和框架：

• Langchain - 用于开发LLM驱动应用的框架，简化了LLM应用的生命周期。

  • CSV代理
  • JSON代理
  • OpenAPI代理
  • Pandas Dataframe代理
  • Python代理
  • SQL数据库代理
  • 向量存储代理

• Llama Index - 一个数据框架，通过数据连接器和结构化、高级检索接口和集成能力简化LLM应用的创建。

• Llama Hub - 由社区驱动的数据加载器、读取器和工具库。

• Haystack - 一个端到端的NLP框架，使您能够构建NLP应用。
  工具清单

LLM Agent的挑战

虽然大型语言模型（LLM）代理非常有用，但它们也面临着一些我们需要考虑的挑战：

• 有限的上下文：LLM代理一次只能跟踪有限的信息量。这意味着它们可能无法记住对话早期的重要细节，或者遗漏关键的指令。尽管像向量存储这样的技术通过提供对更多信息的访问来提供帮助，但它们无法完全解决这一问题。
• 长期规划困难：对于LLM代理来说，制定跨越较长时间的计划非常困难。当意外问题出现时，它们往往难以适应，这使得它们在解决问题时的灵活性不如人类。
• 输出不一致：由于LLM代理依赖自然语言与其他工具和数据库进行交互，它们有时会产生不可靠的输出。它们可能会犯格式错误，或者未能正确遵循指令，从而导致它们执行的任务中出现错误。
• 适应特定角色：LLM代理需要能够根据手头的任务处理不同的角色。然而，将它们微调以理解并执行-不常见的角色，或者与多样的人类价值观保持一致，是一个复杂的挑战。
• 提示依赖：LLM代理基于提示运行，但这些提示需要非常精确。即使微小的更改也可能导致重大错误，因此创建和完善这些提示是一个微妙的过程。
• 知识管理：保持LLM代理的知识准确且无偏见是棘手的。它们必须拥有正确的信息以做出明智的决策，但过多的无关信息可能导致它们得出错误的结论，或者基于过时的事实采取行动。
• 成本和效率：运行LLM代理可能需要大量的资源。它们通常需要快速处理大量数据，这可能代价高昂，如果管理不当，可能会降低它们的性能。解决这些挑战对于提高LLM代理在各种应用中的有效性和可靠性至关重要。

总结

总之，大语言模型（LLM）代理是解决复杂LLM任务的强大工具。它们可以进行规划、查找信息、记住过去的交互并从中学习，这使得它们在答案并非显而易见的情况下显得不可或缺。然而，它们也有一些限制，例如记忆跨度较短以及需要精确的指示。通过努力克服这些挑战，我们可以增强它们的能力，使其在解决复杂的LLM问题时更加高效和熟练。