prompt engineering、agent、fuction call

<think>好的，我现在需要帮助用户了解提示工程（prompt engineering）、代理（agent）和函数调用（function call）在AI或编程中的概念和实现方法。首先，我需要理清每个概念的定义和它们之间的关系。 首先，提示工程是指设计和优化输入提示，以引导AI模型生成更准确的输出。根据引用[1]，分解复杂问题为更简单的子问题可以提升大语言模型（LLM）的解决能力，这可能涉及到像思维链（CoT）这样的技术。用户提到的提示工程结合代理和函数调用，可能需要将这些技术结合起来，使AI系统更有效地处理任务。 接下来是代理（agent）的概念。在AI中，代理通常指能够自主执行任务或决策的实体。比如，一个代理可能需要调用工具或函数来完成目标，这涉及到函数调用。例如，一个代理可能需要使用搜索API获取实时数据，或者执行代码进行计算，这都需要函数调用的支持。 然后是函数调用，这允许AI模型与外部系统或API交互，执行具体操作。例如，当模型需要获取天气数据时，可以调用相应的API函数。结合提示工程，可以设计提示让模型明确何时以及如何调用这些函数，从而增强其功能。 现在需要将这些概念结合起来，思考它们如何协同工作。比如，提示工程可以设计特定的指令，让代理根据输入的提示分解任务，然后通过函数调用执行具体步骤。这可能涉及到分步提示（Step-by-Step Prompting），将复杂任务拆解，并指导代理逐步完成，同时适时调用必要的函数。 此外，引用[1]提到的Least-to-Most提示方法，可能类似于逐步引导模型解决子问题，再整合结果。这可能应用于代理的工作流程中，先分解问题，再通过函数调用处理每个子问题，最后汇总结果。 用户还可能需要了解具体的实现方法，比如在编程中如何将提示工程与函数调用结合。例如，使用LangChain框架，可以创建代理，根据提示解析用户请求，决定调用哪个工具，执行函数，并返回结果。代码示例可能包括定义工具、设置提示模板、初始化代理并运行。 最后，需要考虑可能的相关问题，如不同提示技术的对比、代理设计的最佳实践、函数调用的安全性和效率等。这些都需要在回答中提及，以帮助用户全面理解。 总结，我需要分步骤解释每个概念，结合引用中的研究，给出实际示例，并生成相关问题供用户深入探索。</think>### 提示工程与代理、函数调用的结合 #### 1. **核心概念** - **提示工程（Prompt Engineering）** 通过设计特定结构的输入提示（prompt），引导大语言模型（LLM）生成更符合目标的输出。例如： - **思维链（CoT）**：要求模型分步骤推理，如“请逐步解释如何计算圆的面积”[^1]。 - **函数调用提示**：明确指示模型调用外部工具，如“调用天气API获取北京今日温度”。 - **代理（Agent）** 代理是能够自主决策并执行任务的AI实体。例如： - **工具调用代理**：根据输入决定调用搜索引擎、计算器或数据库。 - **多步任务代理**：分解复杂任务为多个子步骤，如“规划旅行路线”需依次处理交通、住宿等。 - **函数调用（Function Call）** 允许AI模型与外部系统交互，执行具体操作。例如： - 调用Python函数处理数据：`calculate_average([1,2,3])`。 - 调用API获取实时信息：`get_stock_price("AAPL")`。 #### 2. **结合方式与实现** - **步骤分解与函数调用** 1. **提示设计**：通过CoT将任务分解为子问题，例如： ``` 用户输入：“帮我分析某公司近三年营收增长率。” 提示模板： 1. 调用API获取2019-2021年财务数据。 2. 计算每年增长率：(当年营收 - 前年营收)/前年营收。 3. 生成可视化图表。 ``` 2. **代理决策**：代理根据提示选择需调用的函数（如财务API、计算函数、绘图库）。 3. **执行与整合**：依次执行函数并汇总结果。 - **代码示例（基于LangChain框架）** ```python from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.llms import OpenAI # 定义工具函数 def fetch_financial_data(company: str) -> dict: # 模拟API调用 return {"2019": 100, "2020": 120, "2021": 150} def calculate_growth(data: dict) -> float: return (data["2021"] - data["2019"]) / data["2019"] # 创建工具列表 tools = [ Tool(name="FinancialDataFetcher", func=fetch_financial_data, description="获取公司财务数据"), Tool(name="GrowthCalculator", func=calculate_growth, description="计算增长率") ] # 初始化代理 agent = initialize_agent(tools, OpenAI(), agent="zero-shot-react-description", verbose=True) agent.run("请分析公司XYZ的三年营收增长率。") ``` 输出可能为： ``` 1. 调用FinancialDataFetcher获取数据 → {2019:100, 2020:120, 2021:150} 2. 调用GrowthCalculator → 增长率=(150-100)/100=50% ``` #### 3. **应用场景** - **自动化数据分析**：代理根据自然语言指令调用清洗、计算、可视化函数[^1]。 - **智能客服**：通过函数调用查询订单、生成解决方案，如“查询订单123状态 → 调用`get_order_status(123)`”。 - **科研辅助**：分解复杂问题为文献检索、公式推导、图表生成等步骤。 #### 4. **优化策略** - **精准提示设计**：明确函数调用条件和参数，例如： “若用户需要实时数据，调用`search_web(query)`；若需要计算，调用`math_solver(expression)`。” - **错误处理机制**：在提示中要求代理验证函数输出，如“检查API返回是否为空，若空则重试”。 - **多模态扩展**：结合图像处理函数，如“调用`ocr(image_path)`提取文本，再调用`translate(text)`翻译”。