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llm agent构造

时间: 2025-02-04 07:21:16 浏览: 41

### 构建大型语言模型代理的方法 #### 选择合适的框架和支持库为了有效构建LLM代理，选择一个合适的支持框架至关重要。当前较为流行的框架之一是LangChain[^2]。该框架不仅简化了开发流程还提供了丰富的功能模块。 #### 设计代理架构设计阶段需考虑代理的功能需求以及交互方式。对于需要处理复杂任务的情况，可采用多级结构来分解任务并分配给不同的子组件负责特定部分的工作。 #### 实现异步支持借助`asyncio`库实现异步操作能够显著提高效率尤其当涉及到网络请求或其他耗时较长的操作时。例如，在调用外部API获取数据的过程中不会阻塞主线程从而允许程序继续执行其他任务直到收到响应为止。 ```python import asyncio from langchain.agents import initialize_agent, load_tools from langchain.llms.openai import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0.9) tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm) agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True) async def run_async_query(query): result = await agent.run(query) return result loop = asyncio.get_event_loop() task = loop.create_task(run_async_query("What is the weather like today?")) loop.run_until_complete(task) print(task.result()) ``` 此代码片段展示了如何初始化一个基于OpenAI的语言模型实例，并加载必要的工具集用于创建代理对象；接着定义了一个名为`run_async_query()`的协程函数用来发送查询请求并通过事件循环等待其完成最终打印出返回的结果。

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