当前位置：首页 > article >正文

【大模型技术】怎么用agent和prompt工程实现用户的要求？

article 2025/3/16 22:46:58

使用 Agent 和 Prompt 工程是实现用户需求的一种强大方法，尤其是在基于大语言模型（LLM）的应用中。以下是一个详细的步骤指南，帮助您理解如何结合 Agent 和 Prompt 工程来满足用户的需求。

一、背景知识

1. 什么是 Agent？

Agent 是一种智能代理，能够通过与环境交互或调用工具来完成复杂的任务。
它通常由以下几个部分组成：
规划能力：将复杂任务分解为子任务。
工具调用：调用外部 API 或工具（如搜索引擎、数据库查询等）。
记忆机制：记录上下文和历史信息。
反馈循环：根据结果调整行为。

2. 什么是 Prompt 工程？

Prompt 工程是通过设计输入提示（Prompt）来引导大语言模型生成期望的输出。
核心目标是优化提示内容，使模型更好地理解和执行任务。

二、实现用户需求的步骤

1. 明确用户需求

首先，明确用户的具体需求。例如：
用户希望生成一份市场调研报告。
用户需要从某个网站抓取数据并分析。
用户希望创建一个聊天机器人来回答特定领域的问题。

2. 设计 Prompt

使用 Prompt 工程设计清晰的输入提示，确保模型理解任务。
示例 Prompt 模板：

你是一个专业的市场分析师。请根据以下要求生成一份市场调研报告：
- 行业：新能源汽车
- 时间范围：2022-2023年
- 数据来源：公开新闻、研究报告
- 报告结构：行业现状、主要玩家、未来趋势

关键点：
提供明确的任务描述。
指定输出格式（如段落、列表、表格）。
包含必要的上下文信息。

3. 构建 Agent

如果任务较复杂，单一的 Prompt 可能无法完成所有工作。此时可以引入 Agent。
Agent 的核心功能：
任务分解：将复杂任务拆分为多个子任务。
示例：生成市场调研报告可以分为：
子任务 1：搜索相关数据。
子任务 2：整理数据并生成初稿。
子任务 3：润色报告。
工具调用：调用外部工具完成特定任务。
示例：调用搜索引擎获取最新数据，或调用数据分析工具处理数据。
上下文管理：记录历史对话和中间结果，确保任务连贯性。

4. 实现 Agent 的代码示例

以下是一个简单的 Python 示例，展示如何结合 Agent 和 Prompt 工程实现用户需求。

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 初始化 LLM
llm = OpenAI(temperature=0)

# 定义工具
tools = [
    Tool(
        name="Search",
        func=lambda query: f"搜索结果：关于 {query} 的最新信息。",
        description="用于搜索互联网上的信息。"
    ),
    Tool(
        name="Analyze",
        func=lambda data: f"分析结果：{data} 的趋势正在上升。",
        description="用于分析数据并生成结论。"
    )
]

# 初始化 Agent
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

# 定义 Prompt 模板
prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["industry", "time_range"],
    template="""
    你是一个市场分析师。请根据以下要求生成一份市场调研报告：
    - 行业：{industry}
    - 时间范围：{time_range}
    - 数据来源：公开新闻、研究报告
    - 报告结构：行业现状、主要玩家、未来趋势
    """
)

# 用户输入
user_input = {
    "industry": "新能源汽车",
    "time_range": "2022-2023年"
}

# 执行任务
response = agent.run(prompt_template.format(**user_input))
print(response)