前言： 在大模型（LLM） Agent 席卷各行各业的当下，Function Calling 作为 Agent 与外部世界交互的关键桥梁，其稳定性和可靠性至关重要。本文将以一个有趣的个人项目经历为例，深入探讨如何在 LLM Agent 的 System Prompt 中使用 Few-Shot 示例时可能出现的 Function Calling 问题，以及如何解决这些问题，避免 Agent “幻觉”
Monica公司的MANUS AI代理，由首席科学家季一超和AI产品经理张涛等关键团队成员共同打造，他们为项目带来了丰富的技术专长。MANUS项目以其在GAIA基准测试中的卓越表现而闻名，超越了OpenAI的模型（例如Deep Research）。
Arize Phoenix提供了一个集中化的平台，让您可以在一个地方实时追踪、评估和调试代理的决策。您可以深入了解代理的内部工作流程，从而调试问题、优化性能，并确保代理按预期行为。通过Arize Phoenix，我们可以深入了解AI代理的内部工作流程，并对其进行系统化的评估和优化。
AI代理的发展受到了标准化架构和基础功能的增强的推动，这些基础功能包括语言理解和任务自动化。这些进步得益于基础AI技术的广泛采用和研究。然而，尽管取得了一定的进展，AI代理在某些关键领域仍然落后。AI代理的成熟度和实用性仍然存在许多挑战.
smolagents 是一个轻量级框架，用于构建自主的 AI 驱动代理。它以极简的架构设计，使开发者能够在不依赖大型、单一模型的情况下实现特定任务的 AI。smolagents 由 Hugging Face 提供，为轻量级、高效的 AI 代理提供了一种全新的解决方案。
AI领域开始探索一种更为先进、灵活且可扩展的交互方式——AI代理。AI代理旨在通过构建具有自主决策和行动能力的AI代理，实现更高效、智能的人机交互。尽管在实施过程中仍面临诸多挑战和限制因素，但随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI代理将为人们的生活带来更多便利和智能化体验。
AI Agent正深度融入各个行业。而在构建 AI 智能体时，选择合适的AI Agent框架成为决定项目成败的关键因素。LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 这三款框架各有千秋，分别在灵活性、易用性和专业性等方面展现独特优势
llm agent框架LangGraph是一个基于LangChain库的扩展工具，它专为构建有状态的多主体应用而生。LangChain允许开发者定义计算链，而LangGraph则在此基础上引入了循环计算的能力，使得应用程序能够像智能体一样，并根据当前状态决定下一步的行动。
llm agent框架AutoGen 是微软发布的开源编程框架，旨在构建人工智能智能体，并促进多个智能体之间的协作以解决任务。它为创建和编排 LLM 智能体提供了易用的框架，支持多种对话模式、工具集成以及自定义 LLM 客户端。
在人工智能飞速发展的当下，多智能体系统（MAS）凭借其独特的协作优势，成为解决复杂任务的有力工具。CrewAI 作为一款开源llm agent框架，为设计和管理多智能体系统提供了便捷途径，在多个领域展现出巨大潜力。
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