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在过来一年里，通用大语言模型（LLM）的飞速发展引起了寰球的关注。百度等科技巨头推出了各自的大模型，一直进步语言模型性能的下限。然而，业界对 LLM 所设定的指标不再局限于根本的问答性能，而是寻求利用大模型来执行更简单、多样的工作。这就是 Agent（智能体）概念的诞生背景。
Agent，能够了解为一个可能自主布局决策、综合使用多种工具以实现简单工作的零碎。在这个零碎中，大语言模型充当着“外围调度器”的角色。该调度器负责解读用户的自然语言输出，布局出一连串可执行的动作，并依靠记忆模块等其余组件和内部工具，逐渐实现这些工作。
2024 年，人工智能行业的焦点从通用大模型转向 AI 原生利用。这一技术改革，离不开 AI Agent 的深度参加。AI Agent 的外围价值在于适应多变的环境和需要，以及做出无效决策及牢靠操作，这预示着咱们正在步入 AGI（人工通用智能）时代。正如比尔·盖茨预言：“在将来五年内，这所有都将彻底改变。你无需针对不同工作切换利用，只需用日常语言与你的设施沟通，软件便能依据你分享的信息提供个性化反馈，因为它对你的生存有了更深刻的理解。”
ERNIE SDK
ERNIE SDK 近日新增了一项弱小的性能——Agent 开发，标记着 LLM 开发进入了新的阶段。基于弱小的文心大模型及其 Function Calling（函数调用）性能，它为 LLM 利用开发提供了一个全新的视角。这一框架不仅解决了 LLM 利用开发中面临的外围挑战，而且通过文心大模型 4.0 展现了其卓越性能。ERNIE SDK 针对几个关键问题提供了无效的解决方案：
1.Token 输出数量限度： 传统的大模型剖析总结大型文档时会受限于 token 输出数量的限度，ERNIE SDK 提供了本地知识库检索的形式，使得解决大型文档问答工作更加不便。
2. 业务 API 工具的交融： ERNIE SDK 使集成现有业务 API 工具成为可能，拓宽了 LLM 利用的功能性和适应性。
3. 数据源连贯： ERNIE SDK 可能通过定制工具查问如 SQL 数据库，连贯多种数据源，为大模型提供更多的信息。其作为一个高效的开发框架，大幅晋升了开发者的工作效率。依靠飞桨星河社区的丰盛预制组件，开发者能够间接利用现有资源，或者依据特定业务需要进行定制，为 LLM 利用的整个开发生命周期提供全面反对。
基于 ERNIE SDK 的 Agent 架构剖析
Agent
在一些简单的场景下，咱们须要依据用户输出灵便调用 LLM 及一系列所需工具，Agent 为这样应用程序的实现提供了可能性。ERNIE SDK 提供基于文心大模型的 Function Calling 能力驱动的 Agent 开发，开发者能够间接应用预置 Agent，通过 Chat Model、Tool 和 Memory 进行实例化，也能够通过继承 erniebot_agent.agents.Agent 基类定制本人的 Agent。
Chat Model（Agent 的大脑）
ERNIE SDK 中的 Chat Model 模块是进行思考决策的外围调度器，也就是百度研发的常识加强大语言模型：文心大模型。
Message（Agent 输入输出信息封装）
开发者通过封装后的 Message 与 Chat Model 进行交互，可能让大语言模型了解输出的信息起源。
此模块使得用户输出与文心大模型的音讯回馈更加标准，以便在后续的 Memory 模块中进行存储。
Memory（Agent 的记忆）
大语言模型自身是没有记忆的，所以构建大模型利用很重要的一点就是给予 Agent 记忆性能。ERNIE SDK 提供疾速的记忆性能，可能将多轮对话当中的信息存入到一个 List 当中，而后传输到 Chat Model 的上下文窗口当中。不过，这种记忆模式也受限于文心大模型的输出 Token。同时，ERNIE SDK 也容许开发者构建更简单的记忆模块，可参考的解决办法有：
- Vector store-backed memory；每一轮对话的 Message 将会在 embedding 解决后存储至向量数据库当中，在后续的对话环境，依据用户输出的自然语言输出，进行语义向量近似检索找出最合乎输出语义的记忆片段。这样的形式可能实现长期记忆，不再受限于文心大模型的上下文窗口限度。
- Conversation summary memory；这种解决办法是在每轮对话后将对话信息调用 Chat Model 进行一次总结，并存储总结后的简短内容，从而加重存储内容的压力。
- LangChain/LlamaIndex；实现自定义记忆模块 ERNIE SDK 容许开发者自在集成 LlamaIndex 等框架，能够实现更简单的记忆模块，利用 LlamaIndex 优良的文档检索能力，可能做到更长期的记忆。
Tools（Agent 的工具）
让 Agent 自主组合并应用简单的内部工具来解决更简单的问题，是将来 AI 利用大规模遍及的要害；ERNIE SDK 容许开发者应用飞桨星河社区已上线的 30 余个工具，疾速构建简单利用，也可能依据本人的业务需要定制本地工具。
Retrieval（Agent 的知识库）
尽管通用大模型在训练过程中排汇了宽泛的常识，但它们对特定畛域或用户专有的业务知识理解无限。应用特定畛域数据对大模型进行微调的老本过高，因而引入 RAG（Retrieval Augmented Generation）技术，这一技术的外围是能迅速将内部知识库整合到大模型中，从而深刻了解特定畛域的专业知识。Retrieval 模块的要害性能包含：
数据源加载，笼罩多种数据类型：
结构化数据，如 SQL 和 Excel
非结构化数据，如 PDF 和 PPT 文档
半结构化数据，如 Notion 文档
- 数据的分块转化。
- 数据的向量化 embedding 解决。
- 将解决后的数据存储到向量数据库中。
- 通过近似向量检索，疾速定位相干信息。ERNIE SDK 的 Retrieval 模块不仅反对百度的文心百中搜寻，还与 LangChain 和 LlamaIndex 的 Retrieval 组件兼容，大幅晋升了数据处理的效率和准确性。
基于 ERNIE SDK 的 Agent 疾速开发体验
当初，让咱们一起疾速理解如何开发一个 Agent——文稿审核助手。这个 Agent 的次要性能是帮忙咱们审核各大平台上公布的文稿是否符合规范。
第一步，登录飞桨星河社区，并创立一个新的集体我的项目。应用社区提供的收费算力配置就足够了。
第二步，登录飞桨星河社区后，点击自己的头像，在控制台中获取本人的拜访令牌，飞桨为每个新注册的用户提供 100 万额度的收费 Token。
为了平安治理您的敏感令牌信息，咱们倡议应用 Dotenv。先装置 Dotenv，随后将您的令牌保留在一个新建的.env 文件中。留神，此文件默认在文件目录下是不可见的，若需查看，须要更改设置。
示例.env 文件内容：
第三步，验证您的拜访令牌是否能够失常应用：
如果一切正常，它会打印出您的拜访令牌。新建一个文本文件文稿.txt，其中需蕴含本人要进行合规审核的文本内容。
第四步，构建根底的 Agent（应用飞桨星河社区工具核心提供的预制工具）。
运行这段代码，您将看到 Agent 应用了 [text-moderation/v1.2/text_moderation] 工具来审核文稿内容，并输入审核后果。这样一来，一个简略的文稿审核助手的 Agent 开发就实现了。咱们一起体验了基于 ERNIE SDK 的 Agent 的疾速开发流程及其实用性。
多工具智能编排
继深度摸索 ERNIE SDK 后，咱们再来看看飞桨星河社区的多工具智能编排性能。飞桨星河社区不仅提供了细粒度的 SDK，以反对技术开发者的具体需要，还引入了多工具智能编排性能。这意味着开发者能够基于弱小的文心大模型，轻松整合各种内部工具，打造个性化的 AI 利用。相比起单纯应用 ERNIE SDK，这种办法更疾速、便捷，大大简化了开发过程。咱们将应用多工具智能编排复现文稿审核助手。
首先，应用低代码开发创立利用后，抉择智能编排。
其次，在侧边栏工具挂载中点击挂载“文本审核工具”，这是飞桨星河社区工具核心提供的 30 多个预制工具之一，你也能够创立本人的工具。
随后，在根底设定中对文稿助手进行角色身份设定。接着点击利用所有设置，就能够在侧边栏进行体验了。
值得一提的是，飞桨星河社区多工具智能编排对于非技术背景的团队成员极为敌对。即便没有深刻的编程常识，团队成员也能疾速上手，轻松构建本人的 AI 利用。如上述文稿助手的创立只须要几分钟，这不仅放慢了产品的迭代速度，还促成了团队外部的合作和翻新。
目前，百度飞桨曾经凋谢申请，拜访飞桨星河社区邀测报名理解更多详情和申请应用。
随着通用大语言模型的倒退和智能 Agent 技术的衰亡，咱们正迎来 AI 利用开发的新时代。从 ERNIE SDK 的深刻摸索，到飞桨星河社区多工具智能编排的利用，咱们看到像百度飞桨 ERNIE SDK 这样的 AI 技术框架如何冲破传统边界，为开发者提供了前所未有的便当和微小的倒退可能性。无论是有深厚技术背景的开发者还是非技术人员，都能在这个新时代中找到属于本人的空间，独特推动 AI 技术的提高及 AI 利用的遍及。AI 的将来，充斥有限后劲。AI 利用的广阔天地，等着咱们去摸索和发明。
