工具加持，AI Agents秒变“全能王”？

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工具之所以有趣，是因为它们让 AI Agents具备了更广泛的能力。Agent不再局限于一组有限的操作，而是可以通过添加工具来执行各种任务。今天，将探讨工具使用设计模式，它描述了 AI Agents如何利用特定工具来实现目标。

• 工具使用设计模式是什么？
  
• 工具可以应用于哪些用例？
  
• 实现该设计模式需要哪些元素/构建块？
  
• 使用工具使用设计模式构建可信 AI Agents时需要考虑哪些特殊事项？
  

工具使用设计模式是什么？

工具使用设计模式专注于让大语言模型（LLM）能够与外部工具交互以实现特定目标。工具是可以由Agent执行的代码，用于执行操作。工具可以是一个简单的函数（如计算器），也可以是第三方服务的 API 调用（如股票价格查询或天气预报）。在 AI Agents的上下文中，工具是根据模型生成的函数调用由Agent执行的。
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它可以应用于哪些用例？

AI Agents可以利用工具完成复杂任务、检索信息或做出决策。工具使用设计模式通常用于需要与外部系统动态交互的场景，例如数据库、Web 服务或代码解释器。
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这种能力适用于以下多种用例：

• 动态信息检索：代理可以查询外部 API 或数据库以获取最新数据（例如，查询 SQLite 数据库进行数据分析，获取股票价格或天气信息）。
  
• 代码执行与解释：代理可以执行代码或脚本以解决数学问题、生成报告或进行模拟。
  
• 工作流自动化：通过集成任务调度器、电子邮件服务或数据管道等工具，自动化重复性或多步骤的工作流。
  
• 客户支持：代理可以与客户关系管理系统（CRM）、票务平台或知识库交互以解决用户查询。
  
• 内容生成与编辑：代理可以利用语法检查器、文本摘要器或内容安全评估器等工具协助内容创作任务。
  

实现工具使用设计模式需要哪些元素/构建块？

这些构建块使 AI Agents能够执行广泛的任务。以下是实现工具使用设计模式所需的关键元素：

• 函数/工具调用：这是让 LLM 与工具交互的主要方式。函数或工具是代理用来执行任务的可复用代码块。这些可以是从简单函数（如计算器）到第三方服务的 API 调用（如股票价格查询或天气预报）。
  
• 动态信息检索：代理可以查询外部 API 或数据库以获取最新数据。这对于数据分析、获取股票价格或天气信息等任务很有用。
  
• 代码执行与解释：代理可以执行代码或脚本以解决数学问题、生成报告或进行模拟。
  
• 工作流自动化：通过集成任务调度器、电子邮件服务或数据管道等工具，自动化重复性或多步骤的工作流。
  
• 客户支持：代理可以与客户关系管理系统（CRM）、票务平台或知识库交互以解决用户查询。
  
• 内容生成与编辑：代理可以利用语法检查器、文本摘要器或内容安全评估器等工具协助内容创作任务。
  

函数/工具调用

函数调用是让大语言模型（LLM）与工具交互的主要方式。你经常会看到“函数”和“工具”这两个词互换使用，因为“函数”（可复用代码块）就是代理用来执行任务的“工具”。为了让函数代码被调用，LLM 必须将用户请求与函数描述进行对比。为此，会向 LLM 发送一个包含所有可用函数描述的模式。LLM 然后选择最适合任务的函数并返回其名称和参数。选定的函数被调用后，其响应被发送回 LLM，LLM 利用这些信息回应用户的请求。
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使用工具使用设计模式构建可信 AI 代理时需要考虑哪些特殊事项？
LLM 动态生成的 SQL 代码的一个常见问题是安全性，尤其是 SQL 注入或恶意行为的风险，例如删除或篡改数据库。尽管这些担忧是合理的，但通过正确配置数据库访问权限可以有效缓解这些问题。对于大多数数据库，这意味着将数据库配置为只读。对于 PostgreSQL 或 Azure SQL 等数据库服务，应为应用程序分配只读（SELECT）角色。
https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/tree/main

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