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LLM Agent:全新多智能体代码解释(OpenAI 提供)
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转载自Youtube(https://www.youtube.com/watch?v=pAumzZ5NxvE&list=PLgy71-0-2-F1oNa4fKRk7WOfZefSG3QAm&index=5) OpenAI 新的多代理编排系统:基于代码的视频和详细解释 这个视频围绕设计和实现一个多代理系统,目的是管理用户交互,适用于诸如客户服务、销售和支持等任务。 核心概念包括定义**“例程”**,即处理特定工作流的结构化指令序列。每个例程由一条系统消息组成,消息概述了代理必须遵循的步骤,比如询问引导性问题、提出解决方案或提供退款。为了在例程中实现动态操作,系统集成了工具,这些工具是代理用来执行诸如查找物品或处理退款等任务的 Python 函数。这些工具被转化为 JSON schema 供语言模型(例如 OpenAI 的 GPT-4)在对话中调用。 系统的对话管理部分围绕工具调用展开,模型根据用户的输入和代理的指令判断何时需要执行某个工具。通过一个名为 execute_tool_call 的函数,模型的工具请求映射到合适的 Python 函数,使代理能够与外部系统或数据库交互,模拟退款,或查找物品。此外,系统还支持代理之间的移交,即一个代理可以无缝地将对话转交给另一个更适合处理特定请求的代理(例如,从销售代理转交给支持代理)。这种移交机制是通过代理类实现的,代理类可以根据对话的流动切换上下文,从而实现灵活和动态的交互过程。 视频中详细讨论了简化多代理框架背后的复杂逻辑,使其更容易理解。介绍了代理和例程在管理不同工作流中的作用,并阐述了工具的引入,如何弥合对话 AI 和实际行动之间的差距。此外,还探讨了移交的概念,展示了它如何使交互流更加模块化和可扩展,让不同的代理可以根据对话的上下文掌控交互。这种系统架构有效地结合了语言模型的推理能力和可操作的 Python 函数,形成了一个强大且可扩展的解决方案,用于编排跨域(如客户服务和销售)中的复杂交互。 所有版权归作者所有: Orchestrating Agents: Routines and Handoffs https://cookbook.openai.com/examples/... 代码: https://github.com/openai/openai-cook... 感谢 OpenAI 的精彩构想! #openai #airesearch #aiagents
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