从大型语言模型（LLMs）到自主代理：从生成文本到执行行动的演进

你是否曾好奇过，像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）是如何从简单的文本生成进化到实际执行任务的？我们如何跨越AI只会写漂亮的邮件，到它能自主发送邮件、查看你的日历并为你安排会议的鸿沟？本文将一步步剖析从基础文本生成到完全自主代理的演变过程，并借助Python模拟代码，以最直观的方式构建你的理解。

核心挑战：从文本生成到实际行动

当前的大型语言模型（LLMs）在文本生成方面表现卓越。例如，你让它们“安排明天下午2点与John的会议”，它们会详细地告诉你如何安排这个会议，但它们并不会实际…安排它。这就是核心挑战：如何将有用的文本生成建议转化为实际的执行行动？答案在于一系列巧妙的创新，这些创新建立在彼此之上。关键在于赋予LLM调用外部工具和函数的能力，从而超越单纯的文本输出，进入一个全新的智能世界。

步骤一：函数调用的魔力

第一个突破来自名为Toolformer的论文，它展示了一个引人入胜的发现：可以通过在LLM的文本输出中嵌入特殊标记来教导LLM“请求”函数调用。举个例子，假设你想让LLM查询当前的日期。你可以训练LLM在需要日期时输出类似[get_current_date()]的文本。然后，你可以编写一个程序来识别这些特殊标记，并实际执行相应的函数。

def get_current_date():
  """
  返回当前日期。
  """
  import datetime
  now = datetime.datetime.now()
  return now.strftime("%Y-%m-%d")

def process_llm_output(output):
  """
  处理LLM的输出，查找函数调用请求。
  """
  if "[get_current_date()]" in output:
    date = get_current_date()
    output = output.replace("[get_current_date()]", date)
  return output

# 示例
llm_output = "今天[get_current_date()]的天气真不错。"
final_output = process_llm_output(llm_output)
print(final_output) # 输出: 今天2023-10-27的天气真不错。 (假设今天是2023年10月27日)

这段简单的Python代码展示了函数调用的核心思想：LLM生成带有特定标记的文本，这些标记指示需要执行的函数。一个单独的程序负责识别和执行这些函数，并将结果返回给LLM。 Toolformer证明了这种方法的可行性，并为后续的发展奠定了基础。实际应用中，函数调用请求可以更为复杂，包含参数，指向特定的API等等。例如，[schedule_meeting(attendee="John", time="2023-10-28 14:00")] 这样的请求可以包含安排会议所需的所有信息。

步骤二：打造一个智能代理（Agent）

函数调用为LLM打开了通往外部世界的大门，但这只是第一步。为了构建一个真正的自主代理，我们需要赋予它更强的决策能力和自我驱动能力。这就需要引入“代理（Agent）”的概念。一个自主代理不仅可以生成文本，还可以：

观察（Observation）：接收来自环境的信息，例如API返回的结果、用户的反馈等等。
思考（Reasoning）：基于观察到的信息进行推理，决定下一步行动。
行动（Action）：执行相应的操作，例如调用函数、发送邮件等等。

这个过程可以被视为一个循环：观察 -> 思考 -> 行动 -> 观察… 我们可以使用Python来模拟一个简单的代理。

class SimpleAgent:
    def __init__(self, llm, tools):
        """
        初始化代理。

        Args:
            llm: 用于文本生成的大型语言模型。
            tools: 代理可以使用的工具（函数）。
        """
        self.llm = llm
        self.tools = tools

    def run(self, task):
        """
        执行一个任务。

        Args:
            task: 任务的描述。
        """
        observation = task # 初始观察是任务描述
        for _ in range(5): # 限制循环次数，防止无限循环
            print(f"Observation: {observation}")
            # 使用LLM进行思考，决定下一步行动
            prompt = f"你是一个智能代理，你的任务是完成以下任务：{task}。你目前的状态是：{observation}。你可以使用以下工具：{list(self.tools.keys())}。你应该输出下一步需要执行的工具调用，或者输出'DONE'表示任务完成。"
            action = self.llm(prompt)
            print(f"Action: {action}")

            if "DONE" in action:
                print("任务完成！")
                break

            # 解析行动，执行工具调用
            tool_name, tool_input = self.parse_action(action)
            if tool_name in self.tools:
                tool = self.tools[tool_name]
                observation = tool(tool_input) # 执行工具，获取新的观察
            else:
                observation = f"错误：工具 '{tool_name}' 不存在。"
        else:
            print("任务未能完成。")

    def parse_action(self, action):
        """
        解析LLM的输出，提取工具名称和输入。
        """
        try:
            tool_name = action.split("(")[0].strip()
            tool_input = action.split("(")[1].split(")")[0].strip()
            return tool_name, tool_input
        except:
            return None, None


# 模拟LLM (简化版)
def mock_llm(prompt):
    """
    一个简单的LLM模拟器，根据提示返回预设的输出。
    """
    if "查看当前日期" in prompt:
        return "get_current_date()"
    elif "计算 2 + 2" in prompt:
        return "calculate(2 + 2)"
    elif "DONE" in prompt:
        return "DONE"
    else:
        return "我不知道该做什么。"


# 定义工具
def get_current_date():
    import datetime
    now = datetime.datetime.now()
    return now.strftime("%Y-%m-%d")

def calculate(expression):
    try:
        return str(eval(expression)) # 小心使用 eval，存在安全风险
    except:
        return "计算错误"

# 创建代理
tools = {
    "get_current_date": get_current_date,
    "calculate": calculate
}
agent = SimpleAgent(mock_llm, tools)

# 执行任务
agent.run("查看当前日期，然后计算 2 + 2。")

这段代码创建了一个名为SimpleAgent的类，它接收一个LLM和一个工具字典作为参数。run方法是代理的核心，它循环执行观察、思考和行动。 LLM负责基于当前状态和任务描述生成下一步行动的建议。 parse_action方法解析LLM的输出，提取要调用的工具名称和输入。然后，代理执行相应的工具，并将结果作为新的观察提供给LLM。这个简单的例子展示了一个自主代理的基本框架。实际应用中的代理会更加复杂，拥有更强大的推理能力、更丰富的工具集和更复杂的控制机制。

步骤三：记忆与长期规划

一个优秀的自主代理不仅需要能够执行单个任务，还需要能够记住之前的经验，并进行长期规划。这就需要引入记忆机制。代理可以将过去的观察、思考和行动存储在一个记忆库中。当面临新的任务时，代理可以从记忆库中检索相关的信息，从而更好地完成任务。

长期规划是指代理能够将一个复杂的任务分解成一系列更小的子任务，并按照一定的顺序执行这些子任务。这需要代理具备一定的推理能力和目标导向能力。例如，一个需要撰写一篇关于气候变化的文章的代理，可以将任务分解成以下几个子任务：

搜索关于气候变化的信息。
整理搜索到的信息。
撰写文章的开头。
撰写文章的正文。
撰写文章的结尾。
编辑和校对文章。

代理可以按照这个顺序执行子任务，最终完成文章的撰写。

步骤四：强化学习与自主进化

为了让自主代理变得更加智能，我们可以使用强化学习的方法来训练它们。强化学习是一种通过奖励和惩罚来训练AI的方法。我们可以定义一个奖励函数，用于评估代理的行动是否成功。例如，在安排会议的任务中，如果代理成功安排了会议，我们可以给它一个正向的奖励；如果代理安排会议失败，我们可以给它一个负向的奖励。通过不断地学习和调整，代理可以逐渐学会如何做出更好的决策。此外，我们还可以让自主代理进行自主进化。我们可以创建一个代理群体，让它们相互竞争和学习。优秀的代理可以被保留下来，并与其他代理进行交叉和变异，产生新的代理。通过这种方式，我们可以不断地改进代理的性能。

从LLMs到Agents：一个数据驱动的未来

从Toolformer的函数调用概念验证，到如今蓬勃发展的自主代理生态，我们见证了LLMs从单纯的文本生成工具到能够实际解决问题的智能体的巨大飞跃。这种演进不仅体现在技术层面，更重要的是它预示着一个以数据驱动的自动化未来的到来。

数据分析的自动化：想象一下，一个自主代理可以自动分析大量的财务数据，识别潜在的投资机会，并生成投资报告。
客户服务的智能化：自主代理可以处理大量的客户咨询，解答常见问题，并提供个性化的服务。
内容创作的规模化：自主代理可以根据用户需求，自动生成各种类型的内容，例如文章、视频和音乐。

这些仅仅是自主代理潜在应用的冰山一角。随着技术的不断发展，我们有理由相信，自主代理将在未来的生活和工作中扮演越来越重要的角色。然而，我们也需要意识到，自主代理的发展也带来了一些挑战，例如安全性、伦理和社会影响。我们需要积极应对这些挑战，确保自主代理能够为人类带来福祉，而不是带来风险。

结论：自主代理，AI的未来方向

从最初的文本生成，到函数调用的引入，再到自主代理的诞生，我们看到大型语言模型（LLMs）正在经历一场深刻的变革。它们不再仅仅是生成文本的工具，而是成为了能够实际执行任务、解决问题的智能体。虽然自主代理还处于发展初期，但它所展现出的潜力是巨大的。随着技术的不断进步，我们有理由相信，自主代理将在未来的生活和工作中扮演越来越重要的角色，为我们带来更加智能、高效和便捷的体验。而掌握和理解自主代理的技术原理，将有助于我们更好地拥抱这个由AI驱动的未来。

从大型语言模型（LLMs）到自主代理：从生成文本到执行行动的演进