近年来，人工智能技术不断发展，智能体Agent在各种应用场景中发挥着越来越重要的作用。这篇文章将详细解析智能体Agent的记忆与决策框架，探讨其多模态感知、记忆、规划决策等各个环节的实现与应用。智能体Agent是人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于自动驾驶、智能家居、金融分析等多个领域。本文将以一幅示意图为基础，详细解析智能体Agent在记忆与决策过程中各个模块的功能及其相互关系。并通过实际代码案例进行讲解。
多模态感知是智能体Agent理解世界的基础，它包括对文字、图像、声音等多种信息的感知与处理。在本框架中，多模态感知模块接收外界的提示词和图像信息，为智能体Agent提供原始数据输入。
多模态感知的定义 多模态感知指的是系统能够同时处理来自不同感官的信息，如视觉、听觉和语言输入。这使得智能体Agent能够更全面地理解复杂的环境和任务需求。
多模态感知的实现 多模态感知需要使用多种传感器和处理器。例如，摄像头、麦克风和文本输入设备。通过深度学习算法，智能体Agent能够将这些感知数据转换为有用的信息。
记忆模块是智能体Agent的大脑，它负责存储和管理短期和长期记忆。在本框架中，记忆模块分为短期记忆和长短期记忆两个部分。
短期记忆 短期记忆类似于人类的大脑在处理当前任务时的临时记忆，用于快速响应和处理即时信息。
长短期记忆 长短期记忆结合了短期记忆和长期记忆的优势，用于在完成任务过程中保持和利用重要信息。
智能体Agent的规划与决策模块是其核心功能之一。它根据记忆模块中的信息，制定合理的行动计划，并进行思维链、反思和自我批评等过程。
思维链 思维链是智能体Agent在决策过程中，逐步推理和演绎的过程。通过不断地思考和分析，Agent能够得出最优的解决方案。
反思与自我批评 反思与自我批评是智能体Agent在任务完成后，回顾和评估自身表现的过程。这一过程能够帮助Agent不断改进和优化自身算法和策略。
子目标分解 在复杂任务中，智能体Agent需要将整体目标分解为若干子目标，并逐一实现。这一过程需要Agent具备良好的规划和协调能力。
工具模块是智能体Agent执行任务时所依赖的外部资源。在本框架中，工具模块包括搜索引擎、计算器、代码解释器和日历等。
搜索引擎 搜索引擎为智能Agent提供了强大的信息检索能力，能够快速查找和获取所需的信息。
计算器 计算器为智能体Agent提供了复杂计算能力，能够进行各种数学运算和数据处理。
代码解释器 代码解释器帮助智能体Agent理解和执行代码，实现自动化任务和编程操作。
行动模块是智能体Agent执行具体任务和操作的最终环节。在本框架中，行动模块通过调用工具模块中的资源，完成预定的任务和目标。
六、ReAct 核心思想是：推理+操作
接下来以Google Search 和 LLM Math等作为可选操作集合（toolkits），实现 ReAct 功能
1、实现 ReAct 算法的测试函数：使用 LangChain 库和 OpenAI API 来执行推理和操作。
def react_test():
"""
实现 ReAct 算法的测试函数。
使用 LangChain 库和 OpenAI API 来执行推理和操作。
"""
# 加载 LangChain 内置的 Tools
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
# 实例化 ZERO_SHOT_REACT Agent
2、测试自我提问与搜索功能的函数：使用 SerpAPI 来执行搜索操作，并结合 LangChain 的工具和LLM进行问答。
def self_ask_with_search_test():
"""
测试自我提问与搜索功能的函数。
使用 SerpAPI 来执行搜索操作，并结合 LangChain 的工具和LLM进行问答。
"""
# 实例化查询工具
search = SerpAPIWrapper()
tools = [
Tool(
name="Intermediate Answer",
description="useful for when you need to ask with search",
# 实例化 SELF_ASK_WITH_SEARCH Agent
self_ask_with_search = initialize_agent(
# 实际运行 Agent，查询问题（正确）
"成都举办的大运会是第几届大运会？"
3、测试函数工具的函数：使用 LangChain 和 OpenAI 来执行特定的函数操作。
@tool
def get_word_length(word: str) -> int:
"""
计算单词长度的工具函数。
参数:
word: 要计算长度的单词。
返回:
单词的长度。
"""
"""Returns the length of a word."""
return len(word)
tools = [get_word_length]
def function_test():
"""
测试函数工具的函数。
使用 LangChain 和 OpenAI 来执行特定的函数操作。
"""
system_message = SystemMessage(content="你是非常强大的AI助手，但在计算单词长度方面不擅长。")
agent = OpenAIFunctionsAgent(llm=llm, tools=tools, prompt=prompt)
# 实例化 OpenAIFunctionsAgent
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
4、测试函数记忆功能的函数：使用 LangChain 的记忆机制来保持对话上下文。
def function_memory_test():
"""
测试函数记忆功能的函数。
使用 LangChain 的记忆机制来保持对话上下文。
"""
system_message = SystemMessage(content="你是非常强大的AI助手，但在计算单词长度方面不擅长。")
MEMORY_KEY = "chat_history"
system_message=system_message,
extra_prompt_messages=[MessagesPlaceholder(variable_name=MEMORY_KEY)]
memory = ConversationBufferMemory(memory_key=MEMORY_KEY, return_messages=True)
agent = OpenAIFunctionsAgent(llm=llm, tools=tools, prompt=prompt)
# 实例化 OpenAIFunctionsAgent
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
5、完整代码
# 加载环境变量
import openai
import os
import tiktoken
# 加载 .env 文件
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
# 加载环境变量
_ = load_dotenv(find_dotenv())
# 从环境变量中获得你的 OpenAI Key和配置URL
# 初始化LLM链
llm = ChatOpenAI(model_name=model, temperature=0) #直接访问OpenAI的GPT服务
# ReAct 核心思想是 推理+操作，本示例以` Google Search` 和 `LLM Math` 作为可选操作集合（toolkits），实现 ReAct 功能。
def react_test():
"""
实现 ReAct 算法的测试函数。
使用 LangChain 库和 OpenAI API 来执行推理和操作。
"""
# 加载 LangChain 内置的 Tools
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
# 实例化 ZERO_SHOT_REACT Agent
def self_ask_with_search_test():
"""
测试自我提问与搜索功能的函数。
使用 SerpAPI 来执行搜索操作，并结合 LangChain 的工具和LLM进行问答。
"""
# 实例化查询工具
search = SerpAPIWrapper()
tools = [
Tool(
name="Intermediate Answer",
description="useful for when you need to ask with search",
# 实例化 SELF_ASK_WITH_SEARCH Agent
self_ask_with_search = initialize_agent(
# 实际运行 Agent，查询问题（正确）
"成都举办的大运会是第几届大运会？"
@tool
def get_word_length(word: str) -> int:
"""
计算单词长度的工具函数。
参数:
word: 要计算长度的单词。
返回:
单词的长度。
"""
"""Returns the length of a word."""
return len(word)
tools = [get_word_length]
def function_test():
"""
测试函数工具的函数。
使用 LangChain 和 OpenAI 来执行特定的函数操作。
"""
system_message = SystemMessage(content="你是非常强大的AI助手，但在计算单词长度方面不擅长。")
agent = OpenAIFunctionsAgent(llm=llm, tools=tools, prompt=prompt)
# 实例化 OpenAIFunctionsAgent
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
def function_memory_test():
"""
测试函数记忆功能的函数。
使用 LangChain 的记忆机制来保持对话上下文。
"""
system_message = SystemMessage(content="你是非常强大的AI助手，但在计算单词长度方面不擅长。")
MEMORY_KEY = "chat_history"
system_message=system_message,
extra_prompt_messages=[MessagesPlaceholder(variable_name=MEMORY_KEY)]
memory = ConversationBufferMemory(memory_key=MEMORY_KEY, return_messages=True)
agent = OpenAIFunctionsAgent(llm=llm, tools=tools, prompt=prompt)
# 实例化 OpenAIFunctionsAgent
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
# python 入口函数
if __name__ == '__main__':
#react_test()
#self_ask_with_search_test()
#function_test()
function_memory_test()
七、总结
通过以上分析和案例，我们可以看出智能Agent在记忆与决策过程中，各个模块之间紧密配合，相互支持，形成了一个完整的智能系统。多模态感知为Agent提供了丰富的输入信息，记忆模块存储和管理这些信息，规划与决策模块制定合理的行动计划，工具模块提供必要的资源支持，最终通过行动模块完成任务。这一框架不仅为我们理解智能Agent的工作原理提供了有力支持，也为实际应用中的智能系统设计和开发提供了宝贵的参考。未来，随着技术的不断进步，智能Agent必将在更多领域中发挥重要作用，为我们的生活和工作带来更多便利和创新。