wow agent day08 初識zigent

參考：Datawhale wow agent day08
Zigent 是一個基於 Agentlite 框架改進的智能代理開發框架。Agentlite 最初由 Salesforce AI Research 團隊開發，是一個強大的 Agent 開發框架。Zigent 在其基礎上進行了定制化改進，使其更適合特定場景的應用。
在本課中，我們將學習如何使用 Zigent 框架創建一個簡單但功能完整的搜索代理。這個代理能夠通過 DuckDuckGo 搜索引擎查找信息並回答問題。

環境準備#

import os  
from dotenv import load_dotenv  

# 加載環境變量  
load_dotenv()  
# 從環境變量中讀取api_key  
api_key = os.getenv('ZISHU_API_KEY')  
base_url = "http://43.200.7.56:8008/v1"  
chat_model = "glm-4-flash"  

from typing import List  
from zigent.agents import ABCAgent, BaseAgent  
from zigent.llm.agent_llms import LLM  
from zigent.commons import TaskPackage  
from zigent.actions.BaseAction import BaseAction  
from zigent.logging.multi_agent_log import AgentLogger  
from duckduckgo_search import DDGS

配置 LLM#

這裡使用 zigent 封裝的 LLM 加載和配置 LLM 服務：

llm = LLM(api_key=api_key, base_url=base_url, model_name=chat_model)  
response = llm.run("你是誰？")  
print(response)

創建搜索動作#

class DuckSearchAction(BaseAction):  
    def __init__(self) -> None:  
        action_name = "DuckDuckGo_Search"  
        action_desc = "使用此動作搜索在線內容。"  
        params_doc = {"query": "搜索字符串。請簡單。" }  
        self.ddgs = DDGS()  
        super().__init__(  
            action_name=action_name,  
            action_desc=action_desc,  
            params_doc=params_doc,  
        )  

    def __call__(self, query):  
        results = self.ddgs.chat(query)  
        return results

通過 call 方法執行實際的搜索操作使用示例：

search_action = DuckSearchAction()  
results = search_action("什麼是 agent")  
print(results)

創建搜索代理#

我們創建一個繼承自 BaseAgent 的搜索代理類，它需要一個大語言模型 (llm)、一組動作（默認是 DuckSearchAction）、代理名稱和角色描述：

class DuckSearchAgent(BaseAgent):  
    def __init__(  
        self,  
        llm: LLM,  
        actions: List[BaseAction] = [DuckSearchAction()],  
        manager: ABCAgent = None,  
        **kwargs  
    ):  
        name = "duck_search_agent"  
        role = "你可以通過使用 duck duck go 搜索內容來回答問題。"  
        super().__init__(  
            name=name,  
            role=role,  
            llm=llm,  
            actions=actions,  
            manager=manager  
        )

執行代理#

def do_search_agent():  
    # 創建代理實例  
    search_agent = DuckSearchAgent(llm=llm)  

    # 創建任務  
    task = "微軟的成立日期是什麼"  
    task_pack = TaskPackage(instruction=task)  

    # 執行任務並獲取響應  
    response = search_agent(task_pack)  
    print("response:", response)  

if __name__ == "__main__":  
    do_search_agent()

我們得到如下：

Agent [94mduck_search_agent[0m receives the following [4mTaskPackage[0m:  
[96m[  
	Task ID: e3a62788-ee7b-4495-9822-9530c5fdd799  
	Instruction: 微軟的成立日期是什麼  
][0m  
====[94mduck_search_agent[0m starts execution on TaskPackage e3a62788-ee7b-4495-9822-9530c5fdd799====  
Agent [94mduck_search_agent[0m takes 0-step [4mAction[0m:  
[94m{  
	name: DuckDuckGo_Search  
	params: {'query': 'Microsoft founding date'}  
}[0m  
Observation: [92m微軟成立於1975年4月4日。[0m  
Agent [94mduck_search_agent[0m takes 1-step [4mAction[0m:  
[94m{  
	name: Finish  
	params: {'response': '微軟成立於1975年4月4日。'}  
}[0m  
Observation: [92m任務完成。[0m  
=========[94mduck_search_agent[0m finish execution. TaskPackage[ID:e3a62788-ee7b-4495-9822-9530c5fdd799] status:  
[96m[  
	completion: completed  
	answer: 微軟成立於1975年4月4日。  
][0m  
==========  
response: 微軟成立於1975年4月4日。