agent框架及源码样例

<think>好的，用户需要查找关于agent框架的信息和源码示例。首先，我需要明确“agent框架”具体指的是什么。在软件开发中，agent通常指能够自主行动、感知环境并做出决策的智能体，常见于人工智能、分布式系统等领域。用户可能想要了解如何构建这样的代理系统，以及相关的代码实例。 接下来，我需要回忆常见的agent框架。例如，微软的Autogen、LangChain、Hugging Face的Transformers代理，以及OpenAI的Assistant API。这些都是当前比较流行的工具和库，适用于不同的应用场景。 用户提到参考的引用内容，里面提到了构建代理人的经验，所以可能需要结合这些框架的实际应用案例。同时，用户需要源码示例，因此需要提供具体的代码片段，并确保符合格式要求，如行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能涉及代码较多，数学公式较少。 然后，考虑用户的潜在需求。他们可能是开发者，想要快速上手某个agent框架，或者比较不同框架的优缺点。因此，回答中需要结构清晰，分点介绍每个框架的特点，并提供代码示例，同时生成相关问题引导进一步学习。 需要验证每个提到的框架是否有官方文档或可靠的源码示例，确保提供的信息准确。例如，Autogen确实支持多代理协作，LangChain集成LLM，Hugging Face提供基于Transformers的代理，这些都需要正确引用和示例代码的正确性。 另外，用户可能对如何选择框架、性能优化、应用场景等后续问题感兴趣，所以在相关问题部分需要涵盖这些方面，帮助用户深入探索。 最后，确保回答使用中文，代码块用正确的格式，引用标识正确添加。检查是否有遗漏的要点，如系统级指令中的格式要求，避免使用Markdown，保持自然的口语化表达，同时结构清晰，分步骤说明。</think>### Agent框架源码示例解析 Agent框架通常用于构建具备自主决策能力的智能系统，其核心设计包含环境感知、决策逻辑和行动执行模块。以下是几个典型框架的源码示例及分析： #### 1. **微软Autogen多代理框架** ```python from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent # 创建协作代理组 user_proxy = UserProxyAgent(name="用户代理") assistant = AssistantAgent(name="助手代理") # 定义交互流程 user_proxy.initiate_chat( assistant, message="请分析2023年Q3销售数据" ) ``` 该框架支持$N$个代理的协作式问题解决（$N \geq 2$），通过消息传递机制实现分布式决策[^1]。 #### 2. **LangChain代理系统** ```python from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0) tools = [ Tool(name="搜索工具", func=search_api), Tool(name="计算器", func=math_calculator) ] agent = initialize_agent(tools, llm, agent_type="zero-shot-react-description") agent.run("请计算2024年双十一的预期销售额增长率") ``` 此框架通过工具组合实现功能扩展，决策过程可表示为： $$ a_t = \arg\max_{a \in A} Q(s_t,a) $$ 其中$Q$函数由语言模型驱动[^1]。 #### 3. **Hugging Face Transformer代理** ```python from transformers import HfAgent agent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoder") response = agent.run("生成Python代码实现快速排序") ``` 该框架基于$transformer$架构，使用预训练模型参数$\theta$进行推理： $$ P(y|x) = \prod_{t=1}^T P(y_t|y_{<t},x;\theta) $$