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专业设计网站推荐,城乡建设管理局的网站,wordpress媒体库默认路径,互联网制作公司第三章#xff1a;AI代理系统 欢迎回来#xff01; 在第一章#xff1a;对话记忆中#xff0c;我们学习了机器人如何记忆对话。 在第二章#xff1a;闲鱼通信层中#xff0c;我们了解了它如何接收闲鱼消息并发送回复。 现在来到最激动人心的部分#xff1a;机器人如何…第三章AI代理系统 欢迎回来 在第一章对话记忆中我们学习了机器人如何记忆对话。 在第二章闲鱼通信层中我们了解了它如何接收闲鱼消息并发送回复。 现在来到最激动人心的部分机器人如何决定要回复用户什么内容 为什么机器人需要AI代理系统 假设你在网上出售商品。潜在买家发来消息时你需要 理解对方诉求询问价格技术细节库存情况记忆对话历史是否已议价上次报价多少掌握商品信息产品特性定价策略组织基于所有信息的礼貌有效回复 这需要智能。对于我们的机器人这种智能来自AI代理系统。它是核心大脑接收消息后结合历史记录对话记忆和商品详情利用大语言模型LLM生成最佳回应。 若无此系统机器人只是高级消息记录器无法真正智能对话。 什么是AI代理系统 AI代理系统是生成机器人回复的核心智能模块主要职责是利用LLM结合对话历史和商品上下文处理用户消息生成相关且得体的回复。 可视为专家顾问团队。当消息到达时系统首先判断用户意图技术问题价格协商然后将消息和上下文分派给对应领域的专家代理“Agent”。专家代理在定制化指令引导下通过LLM生成完美回复。 核心组件包括 主控制器XianyuReplyBot类似项目经理接收消息、分配处理者并协调流程专家代理如PriceAgent、TechAgent、DefaultAgent各领域顾问掌握特定知识如议价策略或技术答疑并擅长运用LLM意图路由器IntentRouter调度员解析消息以确定需要哪位专家代理 工作原理高层流程图 可视化展示新消息到达时的处理流程 如图所示XianyuReplyBot作为流程协调者通过IntentRouter选择正确的Expert Agent后者与LLM交互生成回复。 主控制器XianyuReplyBot 项目中XianyuAgent.py的XianyuReplyBot类是AI代理系统的核心管理各代理和路由器加载代理指令prompt控制回复生成全流程。 其核心方法是generate_reply # 摘自 XianyuAgent.py 的简化代码片段 class XianyuReplyBot:def __init__(self):# ... 初始化代理和路由器 ...self.agents {} # 存储不同代理实例self.router None # 意图路由器实例def generate_reply(self, user_msg: str, item_desc: str, context: List[Dict]) - str:生成回复的主流程# 1. 格式化记忆系统的历史记录formatted_context self.format_history(context)# 2. 通过路由器确定代理类型detected_intent self.router.detect(user_msg, item_desc, formatted_context)# 3. 根据意图选择代理agent self.agents.get(detected_intent, self.agents[default])logger.info(f检测到意图: {detected_intent}, 使用代理: {type(agent).__name__})# 4. 从记忆系统提取议价次数等细节bargain_count self._extract_bargain_count(context)logger.info(f议价次数: {bargain_count})# 5. 通过选定代理生成回复return agent.generate(user_msguser_msg,item_descitem_desc,contextformatted_context,bargain_countbargain_count # 传递相关细节)def format_history(self, context: List[Dict]) - str:将对话记忆格式化为LLM可读文本# ... 格式化代码 ...def _extract_bargain_count(self, context: List[Dict]) - int:从上下文中提取议价次数# ... 分析代码 ...generate_reply方法接收原始输入用户消息、商品描述、对话记忆的上下文处理后通过路由器选择代理调用代理的generate方法获取最终回复。 意图路由器流量调度 IntentRouter详见第四章意图路由器是消息调度中枢。XianyuReplyBot在生成回复前会询问路由器“用户意图是什么” # 摘自 XianyuAgent.py 的简化代码片段 class IntentRouter:def __init__(self, classify_agent):# ... 定义关键词匹配规则 ...self.classify_agent classify_agent # 用于备选的LLM代理def detect(self, user_msg: str, item_desc, context) - str:判断用户意图# 1. 检查关键词如参数、价格if 参数 in user_msg or 规格 in user_msg:return tech # 技术类问题if 价格 in user_msg or 便宜 in user_msg:return price # 价格协商# 2. 无匹配时使用LLM代理判断return self.classify_agent.generate(user_msguser_msg, item_descitem_desc, contextcontext)路由器结合关键词匹配如价格和LLM代理classify_agent的智能判断返回意图标识符如price、tech或default。 专家代理专业化提示工程 所有专家代理继承自BaseAgent基类提供LLM交互的通用功能。 # 摘自 XianyuAgent.py 的简化代码片段 class BaseAgent:def __init__(self, client, system_prompt, safety_filter):self.client client # LLM客户端实例self.system_prompt system_prompt # 代理专用指令self.safety_filter safety_filter # 内容安全过滤器def generate(self, user_msg: str, item_desc: str, context: str, bargain_count: int 0) - str:生成回复的模板方法# 1. 构建LLM消息结构messages self._build_messages(user_msg, item_desc, context)# 2. 调用LLM接口response self._call_llm(messages)# 3. 应用安全过滤return self.safety_filter(response)def _build_messages(self, user_msg: str, item_desc: str, context: str) - List[Dict]:结构化提示词和上下文return [{role: system, content: f【商品信息】{item_desc}\n【对话历史】{context}\n{self.system_prompt}},{role: user, content: user_msg}]def _call_llm(self, messages: List[Dict], temperature: float 0.4) - str:调用LLM API如OpenAIresponse self.client.chat.completions.create(modelqwen-max, # 模型名称示例messagesmessages, temperaturetemperature, # 控制生成随机性max_tokens500, # 回复长度限制# ... 其他参数 ...)return response.choices[0].message.contentBaseAgent初始化时加载system_prompt包含该代理的专用指令如你是二手商品销售助手…。_build_messages方法将指令、商品描述和对话历史组合成LLM输入。 特化代理PriceAgent、TechAgent等 具体代理如PriceAgent和TechAgent继承BaseAgent可定制生成逻辑。 例如PriceAgent根据议价次数调整temperature参数影响回复随机性议价次数越多越严格 # 摘自 XianyuAgent.py 的简化代码片段 class PriceAgent(BaseAgent):处理价格协商def generate(self, user_msg: str, item_desc: str, context: str, bargain_count: int0) - str:覆盖生成方法添加议价逻辑# 根据议价次数计算温度值dynamic_temp self._calc_temperature(bargain_count)# 在提示词中添加议价轮次messages self._build_messages(user_msg, item_desc, context)messages[0][content] f\n▲当前议价轮次: {bargain_count}# 使用动态温度调用LLMresponse self.client.chat.completions.create(modelos.getenv(MODEL_NAME, qwen-max),messagesmessages,temperaturedynamic_temp,max_tokens500,top_p0.8)return self.safety_filter(response.choices[0].message.content)def _calc_temperature(self, bargain_count: int) - float:温度调整策略return min(0.3 bargain_count * 0.15, 0.9) # 初始保守逐渐灵活TechAgent可配置外部知识库调用示例中仅包含enable_search参数具体依赖LLM服务商。DefaultAgent处理未识别意图采用更通用的回复风格。 每个代理通过专用指令system_prompt存储于prompts目录和定制参数使机器人回复更精准专业。 内部结构代理与提示词 AI代理系统的核心结构 XianyuReplyBot加载提示词文件创建IntentRouter和各BaseAgent派生类实例。 调用generate_reply时通过路由器选择代理代理调用LLM生成回复最后经安全过滤器返回最终文本。 结论 AI代理系统核心实现于XianyuReplyBot类配合IntentRouter和特化代理是XianyuAutoAgent的智能核心。 它整合对话上下文和用户输入通过路由器判断意图分派专家代理在定制提示词引导下生成专业、安全、上下文感知的回复。 此系统将机器人从简单消息处理器升级为具备闲鱼场景对话能力的智能代理。下一步将深入探讨意图路由器的运作机制。 下一章意图路由器 第四章意图路由器 在第三章AI代理系统中我们了解到XianyuReplyBot如何作为主脑协调不同专家代理各司其职解耦编写简短函数的思想利用大语言模型LLM生成回复。 但XianyuReplyBot如何知道该使用哪个专家代理处理特定消息应该调用PriceAgentTechAgent还是默认的DefaultAgent 这正是意图路由器的职责所在。 为什么机器人需要意图路由器 假设XianyuReplyBot是客服团队经理各类代理PriceAgent、TechAgent等是专业员工。当客户消息到达时经理需要快速决策由哪位员工处理最合适。 若消息是最低多少钱 → 转交议价专家PriceAgent若消息是支持蓝牙吗 → 转交技术专家TechAgent若消息是你好 → 转交通用助手DefaultAgent 消息分派的准确性至关重要。若议价问题误转技术专家将无法生成正确回复。 意图路由器如同XianyuReplyBot的智能接待员。 其核心职责是快速解析用户消息识别用户意图用户意图询问或执行的操作据此告知XianyuReplyBot应调用的专家代理。 什么是意图路由器 意图路由器是AI代理系统中的组件负责分析入站消息以确定其核心意图。 它不直接生成回复而是将消息分类至对应专家代理的预设类别。 在XianyuAutoAgent项目中XianyuAgent.py的IntentRouter类负责此任务。 其采用规则匹配与LLM智能判断相结合的策略实现意图分类。 工作原理高层流程图 将意图路由器嵌入现有消息处理流程 如图所示XianyuReplyBot在调用专家代理前将消息与上下文传递给IntentRouter。路由器完成意图分析后返回检测结果供主控系统选择代理。 路由决策机制规则与LLM双轨制 IntentRouter采用智能混合策略平衡效率与准确率 快速规则匹配扫描消息中的关键词或正则模式如价格/参数类词汇实现毫秒级判断LLM智能回退无规则匹配时调用专用LLM代理ClassifyAgent进行语义分析 查看XianyuAgent.py中IntentRouter类的结构 # 摘自 XianyuAgent.py 的简化代码片段 class IntentRouter:意图路由决策器def __init__(self, classify_agent):# 定义关键词与正则匹配规则self.rules {tech: {keywords: [参数, 规格, 型号], # 技术类关键词patterns: [r和.比] # 技术类正则模式},price: {keywords: [便宜, 价, 砍价], # 价格类关键词patterns: [r\d元] # 价格类正则模式}# ... 其他意图规则 ...}# 用于回退分类的LLM代理self.classify_agent classify_agentdef detect(self, user_msg: str, item_desc, context) - str:核心意图检测方法pass # 示意用简化代码__init__方法初始化rules字典该字典将意图名称映射至关键词列表和正则表达式模式并存储classify_agent实例专用于LLM意图分类。 核心逻辑在detect方法中实现 # 简化版detect方法逻辑摘自IntentRouter类def detect(self, user_msg: str, item_desc, context) - str:用户意图检测text_clean user_msg # 实际代码会进行文本清洗# 1. 技术类意图匹配优先级1if any(kw in text_clean for kw in self.rules[tech][keywords]) or \any(re.search(p, text_clean) for p in self.rules[tech][patterns]):return tech# 2. 价格类意图匹配优先级2if any(kw in text_clean for kw in self.rules[price][keywords]) or \any(re.search(p, text_clean) for p in self.rules[price][patterns]):return price# 3. 无规则匹配时调用LLM代理return self.classify_agent.generate(user_msguser_msg,item_descitem_desc,contextcontext)流程说明 优先检查消息是否包含技术类关键词/模式匹配则返回tech若无匹配检查价格类关键词/模式匹配则返回price若均未匹配调用classify_agent的LLM进行语义分类 XianyuReplyBot根据返回的意图字符串如tech从self.agents字典查找对应代理实例。 内部结构规则与LLM协同 意图路由器的内部架构呈双轨制 IntentRouter优先使用内置规则库进行高效匹配失败时通过ClassifyAgent调用LLM实现智能判断。 ClassifyAgent作为特化的BaseAgent实例其系统提示词专用于意图分类非生成回复详见第五章AI提示词配置。 结论 意图路由器是AI代理系统的关键组件负责解析用户消息并分类至price、tech等意图类别。 其采用规则匹配与LLM智能回退的混合策略既保障常见问题的高速响应又实现复杂语义的精准判断。 这种设计使XianyuReplyBot能高效分派消息至最适配的专家代理确保回复的专业性与准确性。 理解意图路由机制后下一步将探讨如何为各代理配置专属指令——这正是第五章AI提示词配置的核心内容。 下一章AI提示词配置
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