优化智能体解决方案需要软件工程确保组件协调、并行运行并与系统高效交互。例如预测执行[2]会尝试处理可预测查询以降低时延或者进行冗余执行[3]即对同一智能体重复执行多次以防单点故障。其他增强现代智能体系统可靠性的模式包括并行工具智能体同时执行独立 API 调用以隐藏 I/O 时延。层级智能体管理者将任务拆分为由执行智能体处理的小步骤。竞争性智能体组合多个智能体提出答案系统选出最佳。冗余执行即两个或多个智能体解决同一任务以检测错误并提高可靠性。并行检索和混合检索多种检索策略协同运行以提升上下文质量。多跳检索智能体通过迭代检索步骤收集更深入、更相关的信息。还有很多其他模式。本系列将实现最常用智能体模式背后的基础概念以直观方式逐一介绍每个概念拆解其目的然后实现简单可行的版本演示其如何融入现实世界的智能体系统。所有理论和代码都在 GitHub 仓库里Agentic Parallelism: A Practical Guide [4]代码库组织如下复制agentic-parallelism/ ├── 01_parallel_tool_use.ipynb ├── 02_parallel_hypothesis.ipynb ... ├── 06_competitive_agent_ensembles.ipynb ├── 07_agent_assembly_line.ipynb ├── 08_decentralized_blackboard.ipynb ... ├── 13_parallel_context_preprocessing.ipynb └── 14_parallel_multi_hop_retrieval.ipynb并行工具隐藏 I/O 时延智能体系统中最主要且最常见的瓶颈许多开发者已经知道但我认为对初学者来说很重要不是 LLM 思考时间而是 I/O 时延……即等待网络、数据库和外部 API 响应的时间。当代理需要从多个来源收集信息时例如查询股价和搜索最新新闻天真、顺序的方法会依次执行调用效率低下。如果都是独立调用没有理由不同时执行。我们现在构建一个智能体系统学习该模式在哪种情况下以及如何使用最有效。该系统会接收用户查询识别需要调用两个不同的实时 API并并行执行。首先需要创造一些真实的工具利用yfinance库获取实时股票价格数据。复制from langchain_core.tools import tool import yfinance as yf tool def get_stock_price(symbol: str) - float: Get the current stock price for a given stock symbol using Yahoo Finance. # 添加一条 print 语句以清楚指示何时执行此工具 print(f--- [Tool Call] Executing get_stock_price for symbol: {symbol} ---) # 实例化 yfinance Ticker 对象 ticker yf.Ticker(symbol) # 获取股票信息用 regularMarketPrice 增强可靠性并带有回退 price ticker.info.get(regularMarketPrice, ticker.info.get(currentPrice)) # 处理股票代码无效或数据不可用的情况 if price isNone: returnfCould not find price for symbol {symbol} return priceLangChain 的 tool 将标准 Python 函数装饰为工具提供给代理从而获取给定股票代码的市价。快速测试一下确保正确连接到了实时 API。复制get_stock_price.invoke({symbol: NVDA}) #### 输出 #### --- [Tool Call] Executing get_stock_price for symbol: NVDA --- 121.79 ...可以看到输出确认工具连接正确可以访问外部yfinanceAPI。如果失败就需要检查网络连接或yfinance安装情况。接下来将创建第二个用于获取最新公司新闻的工具使用针对基于 LLM 的代理优化的Tavily搜索 API。from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults # 首先初始化基本 Tavily 搜索工具 # max_results5 将限制搜索前 5 个最相关文章 tavily_search TavilySearchResults(max_results5) tool def get_recent_company_news(company_name: str) - list: Get recent news articles and summaries for a given company name using the Tavily search engine. # 添加 print 语句以便清楚记录工具的执行情况 print(f--- [Tool Call] Executing get_recent_company_news for: {company_name} ---) # 为搜索引擎构造更具体的查询 query flatest news about {company_name} # 调用底层 Tavily 工具 return tavily_search.invoke(query)这里把基础工具TavilySearchResults封装在自定义tool函数里目的是获取用户查询的最新新闻。测试一下这个工具……复制get_recent_company_news.invoke({company_name: NVIDIA}) #### 输出 #### --- [Tool Call] Executing get_recent_company_news for: NVIDIA --- [{url: https://www.reuters.com/technology/nvidia-briefly-surpasses-microsoft-most-valuable-company-2024-06-18/, content: Nvidia briefly overtakes Microsoft as most valuable company...}, ...]输出是一份近期新闻列表证实第二个工具也正常工作我们的代理现在具备两种不同的真实世界数据收集能力。为了正确衡量效率提升需要整理工作流更新图状态加入用于记录性能指标的字段。from typing import TypedDict, Annotated, List from langchain_core.messages import BaseMessage import operator class AgentState(TypedDict): # messages 将保存对话历史 messages: Annotated[List[BaseMessage], operator.add] # performance_log 将累积详细说明每个步骤执行时间的字符串 # operator.add 归约函数告诉 LangGraph 追加列表而非替换 performance_log: Annotated[List[str], operator.add]AgentState是智能体运行的黑匣子录音机通过添加带有Annotatedoperator.add归约函数的performance_log字段创建持久化日志图中的每个节点都会更新该日志为我们提供分析总执行时间和各阶段耗时所需的原始数据。现在创建第一个仪表化节点调用 LLM 的代理大脑。import time def call_model(state: AgentState): The agent node: calls the LLM, measures its own execution time, and logs the result to the state. print(--- AGENT: Invoking LLM --- ) start_time time.time() # 从状态中获取当前消息历史 messages state[messages] # 调用工具感知 LLMLLM 将决定是否可以直接回答或需要调用工具 response llm_with_tools.invoke(messages) end_time time.time() execution_time end_time - start_time # 用性能数据创建日志条目 log_entry f[AGENT] LLM call took {execution_time:.2f} seconds. print(log_entry) # 返回 LLM 响应和要添加到状态的新日志条目 return { messages: [response], performance_log: [log_entry] }call_model函数是我们第一个仪表化图节点用带time.time()的llm_with_tools.invoke()封装调用精确测量 LLM 的思考时间并将测量数据格式化为人类可读的字符串作为状态更新的一部分返回。接下来创建用于执行工具的仪表化节点。from langchain_core.messages import ToolMessage from langgraph.prebuilt import ToolExecutor # ToolExecutor 是一个 LangGraph 工具可以获取一组工具列表并执行 tool_executor ToolExecutor(tools) def call_tool(state: AgentState): The tool node: executes the tool calls planned by the LLM, measures performance, and logs the results. print(--- TOOLS: Executing tool calls --- ) start_time time.time() # 来自代理的最后一条消息将包含工具调用 last_message state[messages][-1] tool_invocations last_message.tool_calls # ToolExecutor 可以批量执行工具调用对于同步工具底层仍然是顺序的 # 但这是一种管理执行的干净方式 responses tool_executor.batch(tool_invocations) end_time time.time() execution_time end_time - start_time # 为工具执行阶段创建日志条目 log_entry f[TOOLS] Executed {len(tool_invocations)} tools in {execution_time:.2f} seconds. print(log_entry) # 将工具响应格式化为 ToolMessages这是 LangGraph 期望的标准格式 tool_messages [ ToolMessage(cnotallowstr(response), tool_call_idcall[id]) for call, response in zip(tool_invocations, responses) ] # 返回工具消息和性能日志 return { messages: tool_messages, performance_log: [log_entry] }类似于call_model节点将核心逻辑tool_executor.batch(tool_invocations)封装在计时仪表中通过记录执行batch的总时间可以稍后和模拟顺序执行比较以量化并行的好处。定义好仪表节点后可以将它们接线成StateGraph。from langgraph.graph import END, StateGraph # 此函数作为条件边根据代理的最后一条消息路由工作流 def should_continue(state: AgentState) - str: last_message state[messages][-1] # 如果最后一条消息包含工具调用路由到 tools 节点 if last_message.tool_calls: returntools # 否则智能体已经完成推理结束执行图 return END # 定义图工作流 workflow StateGraph(AgentState) # 添加仪表节点 workflow.add_node(agent, call_model) workflow.add_node(tools, call_tool) # 入口点是 agent 节点 workflow.set_entry_point(agent) # 为路由添加条件边 workflow.add_conditional_edges(agent, should_continue, {tools: tools, END: END}) # 添加从工具回到代理的边 workflow.add_edge(tools, agent) # 编译成可执行应用程序 app workflow.compile()我们定义了一个简单的循环agent思考should_continue边检查是否需要行动如果需要tools节点会行动然后流返回agent节点处理其动作的结果。compile()方法将该抽象定义转化为具体、可执行的对象。接下来给代理一个查询要求它同时使用两个工具并进行流式执行并在每一步检查状态。from langchain_core.messages import HumanMessage import json # 图的初始输入包括用户查询 inputs { messages: [HumanMessage(cnotallowWhat is the current stock price of NVIDIA (NVDA) and what is the latest news about the company?)], performance_log: [] } step_counter 1 final_state None # 用 .Stream() 使用 stream_modevalues 获取每个节点运行后的完整状态字典 for output in app.stream(inputs, stream_modevalues): # 输出字典的键是刚刚运行的节点名称 node_name list(output.keys())[0] print(f\n{* * 100}) print(f**Step {step_counter}: {node_name.capitalize()} Node Execution**) print(f{* * 100}) # 打印状态以便详细检查 state_for_printing output[node_name].copy() ifmessagesin state_for_printing: # 将消息对象转换为更可读的字符串表示形式 state_for_pr...tty_repr() for msg in state_for_printing[messages]] print(\nCurrent State:) print(json.dumps(state_for_printing, indent4)) # 为每一步添加分析 print(f\n{- * 100}) print(State Analysis:) if node_name agent: # 检查代理响应是否包含工具调用 iftool_callsin state_for_printing[messages][-1]: print(The agent has processed the input. The LLM correctly planned parallel tool calls. The execution time of the LLM call has been logged.) else: print(The agent has received the tool results and synthesized them into a coherent, final answer. The performance log now contains the full history.) elif node_name tools: print(The tool executor received the tool calls and executed them. The results are now in the state as ToolMessages. The performance log is accumulating.) print(f{- * 100}) step_counter 1 final_state output[node_name]执行查询看看并行模拟是如何工作的……#### 输出 #### **************************************************************************************************** **Step 1: Agent Node Execution** **************************************************************************************************** --- AGENT: Invoking LLM --- [AGENT] LLM call took 4.12 seconds. Current State: { messages: [ HumanMessage(cnotallowWhat is the current stock price of NVIDIA (NVDA) and what is the latest news about the company?), AIMessage(cnotallow, tool_calls[{name: get_stock_price, args: {symbol: NVDA}, id: ...}, {name: get_recent_company_news, args: {company_name: NVIDIA}, id: ...}]) ], performance_log: [ [AGENT] LLM call took 4.12 seconds. ] } ---------------------------------------------------------------------------------------------------- State Analysis: The agent has processed the input. The LLM correctly planned parallel tool calls. The execution time of the LLM call has be...------------------------------ **************************************************************************************************** **Step 2: Tools Node Execution** **************************************************************************************************** --- TOOLS: Executing tool calls --- --- [Tool Call] Executing get_stock_price for symbol: NVDA --- --- [Tool Call] Executing get_recent_company_news for: NVIDIA --- [TOOLS] Executed 2 tools in2.31 seconds. Current State: { messages: [ ... ], performance_log: [ [AGENT] LLM call took 4.12 seconds., [TOOLS] Executed 2 tools in 2.31 seconds. ] } ---------------------------------------------------------------------------------------------------- State Analysis: The tool executor received the tool calls and executed them. The results are now in the state as ToolMessages. The performance log is accumulating. ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ...流输出提供了代理周期的逐步视图。步骤 1代理在agent节点初始运行中通过AIMessage可以看到 Llama 3 模型正确识别需要调用两个独立工具get_stock_price和get_recent_company_news并且在一次回合内完成了规划从而实现了并行优化计划。步骤 2工具tools节点接收两条计划调用日志显示两条[Tool Call]打印语句确认被ToolExecutor同时执行。性能日志条目[TOOLS] Executed 2 tools in 2.31 seconds是关键数据。步骤 3代理最后一步代理收到ToolMessage结果并综合生成最终答案。现在进行最终定量证明分析完整性能日志计算节省的时间。print(Run Log:) total_time 0 tool_time 0 for log in final_state[performance_log]: print(f - {log}) # 从日志字符串中提取时间值 time_val float(log.split( )[-2]) total_time time_val if [TOOLS] in log: tool_time time_val print(\n -*60 \n) print(fTotal Execution Time: {total_time:.2f} seconds\n) print(Analysis:)可以看到并行处理解决了时延问题……#### 输出 #### FINAL PERFORMANCE REPORT Run Log: - [AGENT] LLM call took 4.12 seconds. - [TOOLS] Executed 2 tools in 2.31 seconds. - [AGENT] LLM call took 5.23 seconds. ------------------------------------------------------------ Total Execution Time: 11.66 seconds工具执行总时间为 2.31s假设每个网络调用耗时约 1.5s顺序执行需时约 3.0s1.5s 1.5s。并发执行节省了约 0.7s增益看起来很小但在一个有 5-10 个独立工具调用、每次需要 2-3s 的复杂系统中差别会更大。顺序过程需 10-30s而并行过程仍只需 2-3s这就是可用系统和不可用系统的区别。学习资源推荐如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。