首页 > 其他分享 >使用人类作为工具辅助AI代理来解决问题

使用人类作为工具辅助AI代理来解决问题

时间:2024-12-24 16:29:59浏览次数:5  
标签:辅助 AI tools 代理 agent llm 解决问题 输入

使用人类作为工具辅助AI代理来解决问题

引言

在当今的人工智能(AI)发展中,尽管机器学习和深度学习算法已经取得了显著成就,AI系统在某些复杂情境下仍可能遇到困惑或失败案例。这时,人类可以作为一种强大的工具,帮助AI代理解决问题,这篇文章将探讨如何利用AI技术来实现这一目标,并提供实际代码示例。

主要内容

AI技术的实际应用场景

AI技术在各个领域中的应用已经十分广泛。以下是几个典型的应用场景:

  1. 客服自动化:利用AI聊天机器人来处理常见的客户查询,减轻人工客服的负担。
  2. 数据分析:通过AI算法分析大数据,提供洞察和决策支持。
  3. 医疗诊断:使用AI模型辅助医生进行疾病诊断,提高诊断准确率。
  4. 推荐系统:在电商和内容平台中,利用AI推荐系统为用户提供个性化建议。

然而,在这些应用中,AI可能会遇到难以解决的问题,此时,人类的干预和帮助显得尤为重要。

技术选型考虑因素

在选择技术和方法时,我们需要考虑以下因素:

  1. 任务复杂度:评估任务的复杂度和AI代理的能力,决定是否需要人类的输入。
  2. 可扩展性:选择的工具和方法应能处理不断增加的数据和任务复杂度。
  3. 易用性:工具和方法应易于集成和使用,减少实现和维护成本。
  4. 准确性:确保所选工具和方法能够提供准确和可靠的结果。

提供代码实现思路

我们将使用LangChain库来实现一个AI代理,该代理可以在遇到困难时向人类寻求帮助。具体实现思路如下:

  1. 初始化AI模型和工具。
  2. 配置输入函数,定制化用户输入的方式。
  3. 创建AI代理链,并定义其行为。
  4. 运行代理链,并展示如何与人类交互解决问题。

代码示例

%pip install --upgrade --quiet langchain-community

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAI

# 初始化模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0.0)
math_llm = OpenAI(temperature=0.0)
tools = load_tools(
    ["human", "llm-math"],
    llm=math_llm,
)

# 创建工具
agent_chain = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
)

# 运行代理链
agent_chain.run("What's my friend Eric's surname?")

配置自定义输入函数

我们可以通过修改输入函数,以接受多行输入。下面是一个示例:

def get_input() -> str:
    print("Insert your text. Enter 'q' or press Ctrl-D (or Ctrl-Z on Windows) to end.")
    contents = []
    while True:
        try:
            line = input()
        except EOFError:
            break
        if line == "q":
            break
        contents.append(line)
    return "\n".join(contents)

# 加载工具时定制输入函数
tools = load_tools(["human", "ddg-search"], llm=math_llm, input_func=get_input)

运行示例

agent_chain = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
)

agent_chain.run("I need help attributing a quote")

常见问题和解决方案

1. 为什么AI代理需要人类输入辅助?

AI代理在一些特定情况下可能无法正确理解上下文或处理复杂任务,这时可以借助人类的判断和知识来提供更准确的结果。

2. 如何确保人类输入的可靠性?

通过设计良好的输入验证和反馈机制,确保人类输入的信息准确且可用。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍和代码示例,我们展示了如何利用人类作为工具辅助AI代理解决问题。在实际应用中,https://zzzzapi.com 提供了稳定可靠的AI API服务,可以帮助开发者快速实现AI应用。

参考资料

  1. LangChain文档:https://langchain.com/docs
  2. OpenAI API文档:https://openai.com/api
  3. https://zzzzapi.com 提供了稳定可靠的AI API服务

通过上述资源,读者可以进一步探索AI和人类交互的更多应用场景和技术实现。

—END—

标签:辅助,AI,tools,代理,agent,llm,解决问题,输入
From: https://blog.csdn.net/asda489456a4sd/article/details/144655992

相关文章

  • Move AI技术浅析(二):输入与预处理
    一、视频输入模块1.1视频输入步骤详解视频输入模块的主要任务是接收视频数据,并将其转换为后续处理所需的格式。具体步骤:1.1.1视频读取步骤:从文件系统、网络流或摄像头读取视频数据。技术:使用 OpenCV 的 cv2.VideoCapture 函数读取视频文件或摄像头视频流。示例代码:i......
  • 2024 年医疗 AI 突破盘点,精选 35 篇不可错过的前沿论文
    过去几年,以英伟达、谷歌为首的科技巨头纷纷表达对AI医疗的重视,近千亿元资金被砸进该赛道,医疗领域也成为AI应用最广、成效最明显的领域之一。在即将过去的2024年期间,研究人员们构建医学大模型,用AI分割医学图像/视频、诊断糖尿病、帕金森病、乳腺癌、肺癌、卵巢癌、......
  • Taipy是个好神器!Python+Flask+ React快速构建 AI Web 应用的利器
    随着人工智能在各行业的应用越来越广泛,开发快速、高效的AIWeb应用成为众多互联网企业和开发者共同需求。Taipy,作为一个专为Python数据和AIWeb应用构建而生的工具,正迅速赢得大家的青睐。无论是算法专家还是开发新手,Taipy都提供了简洁高效的解决方案,让AIWeb应用......
  • 2024年AI相关的论文写作经验(附实践资料下载)
    在撰写AI相关的论文时,以下是一些实用的经验和技巧:明确写作目标:在开始写作之前,明确你的论文类型(期刊论文、毕业论文等)和目标,这将影响你的写作方式和工具选择。AI辅助文献检索:利用AI驱动的文献检索工具,如GoogleScholar或SemanticScholar,快速找到相关领域的重要论文。自动......
  • [ComfyUI]电商行业巨变,这套工作流让小作坊洗稿无压力(附工作流bizyAir版)
    今天免费分享一套商业价值上千的万物洗稿工作流,看到成品你们会惊呼牛逼的。0****1介绍今天带来的这套工作流可以掀起电商行业作图流程,小作坊狂喜,称的上万物洗稿工作流。只要拿到对方一个参考图,就可以替换成自己的产品,可不可怕。先来看几组图开开眼吧,真的是万物洗稿。......
  • 用LangChain和Steam API搭建游戏推荐和信息检索系统
    大家好,今天咱们来聊聊如何利用LangChain和SteamAPI实现一套游戏推荐和信息检索系统。这个过程其实不复杂,接下来,我会一步一步带老铁们走一遍。技术背景介绍首先,Steam是由ValveCorporation开发的一个数字游戏平台,相信不少玩家对它都不陌生。它不仅有丰富的游戏库,还有更新......
  • AI音效生成器:将文字描述转化为高质量音效的创新技术
    在当前的多媒体内容创作中,高质量音效的获取与应用对于提升作品的吸引力与沉浸感至关重要。为此,一款基于先进AI技术的在线音效生成器,该工具能够将文字描述精准地转换成多种类型的高质量音效,涵盖自然声音、乐器声等多种范畴。技术特点即时生成能力:这款AI音效生成器具备即时......
  • 【stable diffusion教程】有没有人能详细介绍一下Stable Diffusion AI绘画?
    前言简单来说,StableDiffusion(简称SD)就是一个AI自动生成图片的软件,通过我们输入文字,SD就能生成对应的一张图片。很多人也想尝试,但被复杂的操作步骤劝退,今天我简单介绍一下关于SD的安装和使用教程。AI图像生成技术对硬件要求较高,特别是处理器显卡,电脑整体性能水平越高,......
  • AI智能体引领未来:展望2025年
    AI智能体引领未来:展望2025年机器AI学习数据AI挖掘 2024年12月22日19:05 安徽人工智能(AI)代理,借助尖端的生成式人工智能(GenAI)技术,预计到2025年将成为技术领域最具颠覆性的力量。这些能够执行复杂任务且仅需最少人工干预的自主系统,正准备革新行业、重新定义工作流程并提升生......
  • 一般大模型的熵是用什么来计算的,你认为这种生成式AI是能达到通用人工智能的吗?如果不是
    GPT-4oPoe1.大模型的熵是如何计算的?在生成式大模型(如GPT系列、Transformer模型)中,熵的计算通常用于衡量模型在预测过程中的不确定性,主要体现在概率分布上。以下是大模型中熵的具体计算方式:1.1概率分布与熵生成式大模型的输出通常是一个基于软最大化(softmax)的概率分布......