Agent基本架构

    先谈谈Agent基本架构概念，如果看得云里雾里，等看完本篇之后，再回头看就会豁然开朗的，而我尽量写得更易懂： ） 这里面会穿插着上一篇的内容，请大家记得往回翻翻，传送门：

AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之十四 - Agent系列：从现象看机制（上篇）

• AgentAction

    其中，两个重要属性（其实、还有tool_call_id，以后用到再介绍）

• • tool：可理解成“函数名”

  • tool_input：可理解成“函数参数”

    为了好理解，我这样写

func_ret = {"search_article": search_article()}[each.tool].invoke(each.tool_input)

    其实，如果按照更正规的写法应该这样

# 注意，这里我用了observation（“观察”），可参考我的上一篇文章进行回顾
observation = {tool.name: tool for tool in tools}[each.tool].invoke(each.tool_input)

• AgentFinish

    可以通过这个key：return_values获得结果内容

intermediate_steps = []
while not isinstance(res := agent.invoke({"input": "AI菜鸟向前飞系列文章出自哪里?", "intermediate_steps": intermediate_steps}), AgentFinish):for each in res:observation = {tool.name: tool for tool in tools}[each.tool].invoke(each.tool_input)intermediate_steps.append((each, observation))# 请注意这里：）
print(res.return_values)

• Intermediate Steps （中间步骤）

    感觉称它为“之前”的步骤，更易懂

    记录之前AgentAction的内容和结果

intermediate_steps.append((each, func_ret.content))

    在下一次调用的时候，一定要带上它

agent.invoke({"input": "AI菜鸟向前飞系列文章出自哪里?", "intermediate_steps": intermediate_steps}

• AgentInput

  所需要输入的intermediate_steps，上面介绍了👆

• AgentOutput

    所要采取的下一步行动（Action）或发送给用户的最终响应结果（return_values），即：AgentAction或AgentFinish.

    现在，相信你更懂它了，对吧？

    让我们稍微深入了解它们，官方资料如是说：

next_action = agent.get_action(...)  
while next_action != AgentFinish:  
observation = run(next_action)  
next_action = agent.get_action(..., next_action, observation)  
return next_action

    但是也是浮于表面，例如：什么时候才真正的AgentFinish？Tool与LLM的交互到底是怎样的？先看这张图吧， 让我们通过源码分析吧。

    不会真的看代码吧，那太复杂了，当然不会，请看图吧： ）

Agent运行机制

    抽丝剥茧～ 看以下两张图就懂了，不懂可找我： ）

• 图一：（是不是很熟悉，这就是LCEL，同时也是Agent的创建方式）

请参考：

AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之六 - 深入浅出LCEL与Chain(上篇)

AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之七 - 深入浅出LCEL与Chain(中篇)

AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之八 - 深入浅出LCEL与Chain(下篇)

• 图二：（重点来了，一个Agent的“旅行”）

    看完之后是不是清晰多了，但还不够，例如：

• • tool_calls是如何与Agent执行结果以及和LLM交互之后，可以找到正确的结果的

  • 这里面没提到的ToolCall、ToolMessage 以及它们之间的关系

  • 过程对象，如：ChatResult、LLMResult，它们各是指什么？

  • 还有，各种XXChunks是什么？各代表什么含义？

  • additional_kwargs的用处是什么？

  • …………

    若大家对这方面感兴趣，可持续关注我，有需要我还会“娓娓道来”，再给大家做深入介绍：）