#
智能体和工具

[[在colab里打开]]

###
什么是智能体 (Agent)？

大型语言模型（LLM）经过 因果语言建模训练 可以应对各种任务，但在一些基本任务（如逻辑推理、计算和搜索）上常常表现不佳。当它们被用在自己不擅长的领域时，往往无法生成我们期望的答案。

为了解决这个问题，可以创建智能体.

智能体是一个系统，它使用 LLM 作为引擎，并且能够访问称为工具的功能。

这些工具是执行任务的函数，包含所有必要的描述信息，帮助智能体正确使用它们。

智能体可以被编程为：

- 一次性设计一系列工具并同时执行它们，像 `CodeAgent`
- 一次执行一个工具，并等待每个工具的结果后再启动下一个，像 `ReactJsonAgent`

###
智能体类型

####
代码智能体

此智能体包含一个规划步骤，然后生成 Python 代码一次性执行所有任务。它原生支持处理不同输入和输出类型，因此推荐用于多模态任务。

####
推理智能体

这是解决推理任务的首选代理，因为 ReAct 框架 (Yao et al., 2022) 使其在基于之前观察进行推理时非常高效。

我们实现了两种版本的 ReactJsonAgent：

- `ReactJsonAgent` 将工具调用作为 JSON 格式输出。
- `ReactCodeAgent` 是 ReactJsonAgent 的一种新型，生成工具调用的代码块，对于具备强大编程能力的 LLM 非常适用。

> [TIP] 阅读 Open-source LLMs as LangChain Agents 博文，了解更多关于推理智能体的信息。

以下是一个推理代码智能体如何处理以下问题的示例：

    >>> agent.run(
    ...     "How many more blocks (also denoted as layers) in BERT base encoder than the encoder from the architecture proposed in Attention is All You Need?",
    ... )
    =====New task=====
    How many more blocks (also denoted as layers) in BERT base encoder than the encoder from the architecture proposed in Attention is All You Need?
    ====Agent is executing the code below:
    bert_blocks = search(query="number of blocks in BERT base encoder")
    print("BERT blocks:", bert_blocks)
    ====
    Print outputs:
    BERT blocks: twelve encoder blocks

    ====Agent is executing the code below:
    attention_layer = search(query="number of layers in Attention is All You Need")
    print("Attention layers:", attention_layer)
    ====
    Print outputs:
    Attention layers: Encoder: The encoder is composed of a stack of N = 6 identical layers. Each layer has two sub-layers. The first is a multi-head self-attention mechanism, and the second is a simple, position- 2 Page 3 Figure 1: The Transformer - model architecture.

    ====Agent is executing the code below:
    bert_blocks = 12
    attention_layers = 6
    diff = bert_blocks - attention_layers
    print("Difference in blocks:", diff)
    final_answer(diff)
    ====

    Print outputs:
    Difference in blocks: 6

    Final answer: 6

###
如何构建智能体？

要初始化一个智能体，您需要以下参数：

- 一个 LLM 来驱动智能体——智能体本身并不是 LLM，而是一个使用 LLM 作为引擎的程序。
- 一个系统提示：告诉 LLM 引擎应该如何生成输出。
- 一个工具箱，智能体可以从中选择工具执行。
- 一个解析器，从 LLM 输出中提取出哪些工具需要调用，以及使用哪些参数。

在智能体系统初始化时，工具属性将生成工具描述，并嵌入到智能体的系统提示中，告知智能体可以使用哪些工具，并且为什么使用它们。

安装依赖

首先，您需要安装智能体所需的额外依赖：

    pip install transformers[agents]

创建LLM引擎

定义一个 `llm_engine` 方法，该方法接受一系列消息并返回文本。该 `callable` 还需要接受一个 `stop` 参数，用于指示何时停止生成输出。

    from huggingface_hub import login, InferenceClient

    login("<YOUR_HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN>")

    client = InferenceClient(model="meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct")

    def llm_engine(messages, stop_sequences=["Task"]) -> str:
        response = client.chat_completion(messages, stop=stop_sequences, max_tokens=1000)
        answer = response.choices[0].message.content
        return answer

您可以使用任何符合以下要求的 `llm_engine` 方法：

1. 输入格式为 (`List[Dict[str, str]]`)，并且返回一个字符串。
2. 它在 `stop_sequences` 参数传递的序列处停止生成输出。

此外，`llm_engine` 还可以接受一个 `grammar` 参数。如果在智能体初始化时指定了 `grammar`，则该参数将传递给 `llm_engine` 的调用，以允许受限生成，以强制生成格式正确的智能体输出。

您还需要一个 `tools` 参数，它接受一个 `Tools` 列表 —— 可以是空列表。您也可以通过定义可选参数 `add_base_tools=True` 来将默认工具箱添加到工具列表中。

现在，您可以创建一个智能体，例如 `CodeAgent`，并运行它。您还可以创建一个 `TransformersEngine`，使用 `transformers` 在本地机器上运行预初始化的推理管道。 为了方便起见，由于智能体行为通常需要更强大的模型，例如 `Llama-3.1-70B-Instruct`，它们目前较难在本地运行，我们还提供了 `HfApiEngine` 类，它在底层初始化了一个 `huggingface_hub.InferenceClient`。

    from transformers import CodeAgent, HfApiEngine

    llm_engine = HfApiEngine(model="meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct")
    agent = CodeAgent(tools=[], llm_engine=llm_engine, add_base_tools=True)

    agent.run(
        "Could you translate this sentence from French, say it out loud and return the audio.",
        sentence="Où est la boulangerie la plus proche?",
    )

当你急需某个东西时这将会很有用! 您甚至可以将 `llm_engine` 参数留空，默认情况下会创建一个 `HfApiEngine`。

    from transformers import CodeAgent

    agent = CodeAgent(tools=[], add_base_tools=True)

    agent.run(
        "Could you translate this sentence from French, say it out loud and give me the audio.",
        sentence="Où est la boulangerie la plus proche?",
    )

请注意，我们使用了额外的 `sentence` 参数：您可以将文本作为附加参数传递给模型。

您还可以使用这个来指定本地或远程文件的路径供模型使用：

    from transformers import ReactCodeAgent

    agent = ReactCodeAgent(tools=[], llm_engine=llm_engine, add_base_tools=True)

    agent.run("Why does Mike not know many people in New York?", audio="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/recording.mp3")

系统提示和输出解析器会自动定义，但您可以通过调用智能体的 `system_prompt_template` 来轻松查看它们。

    print(agent.system_prompt_template)

尽可能清楚地解释您要执行的任务非常重要。 每次 `run()` 操作都是独立的，并且由于智能体是由 LLM 驱动的，提示中的细微变化可能会导致完全不同的结果。 您还可以连续运行多个任务，每次都会重新初始化智能体的 `agent.task` 和 `agent.logs` 属性。

####
代码执行

Python 解释器在一组输入和工具上执行代码。 这应该是安全的，因为只能调用您提供的工具（特别是 Hugging Face 的工具）和 print 函数，因此您已经限制了可以执行的操作。

Python 解释器默认不允许导入不在安全列表中的模块，因此大多数明显的攻击问题应该不成问题。 您仍然可以通过在 `ReactCodeAgent` 或 `CodeAgent` 初始化时通过 `additional_authorized_imports` 参数传递一个授权的模块列表来授权额外的导入：

    >>> from transformers import ReactCodeAgent

    >>> agent = ReactCodeAgent(tools=[], additional_authorized_imports=['requests', 'bs4'])
    >>> agent.run("Could you get me the title of the page at url 'https://huggingface.co/blog'?")

    (...)
    'Hugging Face – Blog'

如果有任何代码尝试执行非法操作，或者生成的代码出现常规 Python 错误，执行将停止。

在使用大语言模型（LLM）生成代码时，生成的代码会被执行，避免导入或使用任何不安全的库或模块。

###
系统提示

智能体，或者说驱动智能体的 LLM，根据系统提示生成输出。系统提示可以定制并根据目标任务进行调整。例如，检查 `ReactCodeAgent` 的系统提示（以下版本经过简化）。

    You will be given a task to solve as best you can.
    You have access to the following tools:
    <<tool_descriptions>>

    To solve the task, you must plan forward to proceed in a series of steps, in a cycle of 'Thought:', 'Code:', and 'Observation:' sequences.

    At each step, in the 'Thought:' sequence, you should first explain your reasoning towards solving the task, then the tools that you want to use.
    Then in the 'Code:' sequence, you should write the code in simple Python. The code sequence must end with '/End code' sequence.
    During each intermediate step, you can use 'print()' to save whatever important information you will then need.
    These print outputs will then be available in the 'Observation:' field, for using this information as input for the next step.

    In the end you have to return a final answer using the `final_answer` tool.

    Here are a few examples using notional tools:
    ---
    {examples}

    Above example were using notional tools that might not exist for you. You only have access to those tools:
    <<tool_names>>
    You also can perform computations in the python code you generate.

    Always provide a 'Thought:' and a 'Code:\n```py' sequence ending with '```<end_code>' sequence. You MUST provide at least the 'Code:' sequence to move forward.

    Remember to not perform too many operations in a single code block! You should split the task into intermediate code blocks.
    Print results at the end of each step to save the intermediate results. Then use final_answer() to return the final result.

    Remember to make sure that variables you use are all defined.

    Now Begin!

系统提示包括：

- 解释智能体应该如何工作以及工具的介绍。
- 所有工具的描述由 `<<tool_descriptions>>` 标记在运行时动态替换，这样智能体就知道可以使用哪些工具及其用途。
  - 工具的描述来自工具的属性,`name`、`description`、`inputs` 和 `output_type`，以及一个简单的 `jinja2` 模板，您可以根据需要进行调整。
- 期望的输出格式。

您可以通过向 `system_prompt` 参数传递自定义提示来最大程度地提高灵活性，从而覆盖整个系统提示模板。

    from transformers import ReactJsonAgent
    from transformers.agents import PythonInterpreterTool

    agent = ReactJsonAgent(tools=[PythonInterpreterTool()], system_prompt="{your_custom_prompt}")

> [WARNING] 必须在`template`中定义 `<<tool_descriptions>>` 这个变量，以便智能体能够正确地识别并使用可用的工具

###
检查智能体的运行

以下是检查运行后发生了什么的一些有用属性：

- `agent.logs` 存储了智能体的详细日志。每一步的所有内容都会存储在一个字典中，然后附加到 `agent.logs`。
- 运行 `agent.write_inner_memory_from_logs()` 会从日志中创建智能体的内存，以便 LLM 查看，作为一系列聊天消息。此方法会遍历日志的每个步骤，只保存其感兴趣的消息：例如，它会单独保存系统提示和任务，然后为每个步骤保存 LLM 输出的消息，以及工具调用输出的消息。如果您想要更高层次的查看发生了什么，可以使用此方法 —— 但并不是每个日志都会被此方法转录。

##
工具

工具是智能体使用的基本功能。

例如，您可以检查 `PythonInterpreterTool`：它有一个名称、描述、输入描述、输出类型和 `__call__` 方法来执行该操作。

当智能体初始化时，工具属性会用来生成工具描述，然后将其嵌入到智能体的系统提示中，这让智能体知道可以使用哪些工具以及为什么使用它们。

###
默认工具箱

Transformers 提供了一个默认工具箱，用于增强智能体，您可以在初始化时通过 `add_base_tools=True` 参数将其添加到智能体中：

- 文档问答：给定一个文档（如图像格式的 PDF），回答关于该文档的问题(Donut)
- 图像问答：给定一张图片，回答关于该图像的问题(VILT)
- 语音转文本：给定一个人讲述的音频录音，将其转录为文本（Whisper）
- 文本转语音：将文本转换为语音(SpeechT5)
- 翻译：将给定的句子从源语言翻译为目标语言
- DuckDuckGo 搜索：使用 `DuckDuckGo` 浏览器进行网络搜索
- Python 代码解释器：在安全环境中运行 LLM 生成的 Python 代码。只有在初始化 `ReactJsonAgent` 时将 `add_base_tools=True` 时，代码智能体才会添加此工具，因为基于代码的智能体已经能够原生执行 Python 代码

您可以通过调用 `load_tool()` 函数来手动使用某个工具并执行任务。

    from transformers import load_tool

    tool = load_tool("text-to-speech")
    audio = tool("This is a text to speech tool")

###
创建新工具

您可以为 `Hugging Face` 默认工具无法涵盖的用例创建自己的工具。 例如，假设我们要创建一个返回在 `Hugging Face Hub` 上某个任务中下载次数最多的模型的工具。

您将从以下代码开始：

    from huggingface_hub import list_models

    task = "text-classification"

    model = next(iter(list_models(filter=task, sort="downloads", direction=-1)))
    print(model.id)

这段代码可以很快转换为工具，只需将其包装成一个函数，并添加 `tool` 装饰器：

    from transformers import tool

    @tool
    def model_download_tool(task: str) -> str:
        """
        This is a tool that returns the most downloaded model of a given task on the Hugging Face Hub.
        It returns the name of the checkpoint.

        Args:
            task: The task for which
        """
        model = next(iter(list_models(filter="text-classification", sort="downloads", direction=-1)))
        return model.id

该函数需要：

- 一个清晰的名称。名称通常描述工具的功能。由于代码返回某个任务中下载次数最多的模型，因此我们将其命名为 `model_download_tool`。
- 对输入和输出进行类型提示
- 描述，其中包括 ”`Args`:” 部分，描述每个参数（这次不需要类型指示，它会从类型提示中获取）。

所有这些将自动嵌入到智能体的系统提示中，因此请尽量使它们尽可能清晰！

> [TIP] 这个定义格式与 apply_chat_template 中使用的工具模式相同，唯一的区别是添加了 tool 装饰器：可以在我们的工具使用 API 中了解更多.

然后，您可以直接初始化您的智能体：

    from transformers import CodeAgent
    agent = CodeAgent(tools=[model_download_tool], llm_engine=llm_engine)
    agent.run(
        "Can you give me the name of the model that has the most downloads in the 'text-to-video' task on the Hugging Face Hub?"
    )

您将得到以下输出：

    ======== New task ========
    Can you give me the name of the model that has the most downloads in the 'text-to-video' task on the Hugging Face Hub?
    ==== Agent is executing the code below:
    most_downloaded_model = model_download_tool(task="text-to-video")
    print(f"The most downloaded model for the 'text-to-video' task is {most_downloaded_model}.")
    ====

输出： `"The most downloaded model for the 'text-to-video' task is ByteDance/AnimateDiff-Lightning."`

###
管理智能体的工具箱

如果您已经初始化了一个智能体，但想添加一个新的工具，重新初始化智能体会很麻烦。借助 Transformers，您可以通过添加或替换工具来管理智能体的工具箱。

让我们将 `model_download_tool` 添加到一个仅初始化了默认工具箱的现有智能体中。

    from transformers import CodeAgent

    agent = CodeAgent(tools=[], llm_engine=llm_engine, add_base_tools=True)
    agent.toolbox.add_tool(model_download_tool)

现在，我们可以同时使用新工具和之前的文本到语音工具：

    agent.run(
        "Can you read out loud the name of the model that has the most downloads in the 'text-to-video' task on the Hugging Face Hub and return the audio?"
    )

Audio

> [WARNING] 当向一个已经运行良好的代理添加工具时要小心，因为这可能会导致选择偏向你的工具，或者选择已经定义的工具之外的其他工具。

使用 agent.toolbox.update_tool() 方法可以替换智能体工具箱中的现有工具。 如果您的新工具完全替代了现有工具，这非常有用，因为智能体已经知道如何执行该特定任务。 只需确保新工具遵循与替换工具相同的 API，或者调整系统提示模板，以确保所有使用替换工具的示例都得到更新。

###
使用工具集合

您可以通过使用 ToolCollection 对象来利用工具集合，指定您想要使用的工具集合的 slug。 然后将这些工具作为列表传递给智能体进行初始化，并开始使用它们！

    from transformers import ToolCollection, ReactCodeAgent

    image_tool_collection = ToolCollection(collection_slug="huggingface-tools/diffusion-tools-6630bb19a942c2306a2cdb6f")
    agent = ReactCodeAgent(tools=[*image_tool_collection.tools], add_base_tools=True)

    agent.run("Please draw me a picture of rivers and lakes.")

为了加速启动，工具仅在智能体调用时加载。

这将生成如下图像：

< > Update on GitHub