Вызов функций и агенты
Тема дорожной карты · Большие языковые модели (LLM)
Вызов функций и агенты представляют собой мощный инструмент для автоматизации задач с использованием больших языковых моделей (LLM). Этот подход позволяет LLM использовать функции внешних сервисов и инструментов для выполнения конкретных действий, таких как поиск данных в базе, вызов API или выполнение вычислений. Агенты, в свою очередь, используют LLM для планирования и управления последовательностью действий, что позволяет им автономно выполнять сложные задачи. Эта технология особенно ценна для автоматизации бизнес-процессов и повышения эффективности работы с данными.
Как это работает
Вызов функций и агенты используются для интеграции LLM с внешними сервисами и инструментами. Когда LLM нуждается в выполнении определенной функции, она возвращает tool_call, который представляет собой описание вызова функции. Затем ваш код выполняет эту функцию и возвращает результат обратно LLM. Модель анализирует результат и продолжает цикл, если необходимо выполнить дополнительные действия. Агенты используют этот паттерн итеративно, планируя следующие шаги на основе предыдущих результатов.
Фреймворки, такие как LangChain, LlamaIndex, AutoGen и LangGraph, предоставляют инструменты для реализации этого подхода. Они помогают организовать и интегрировать различные функции и инструменты, обеспечивая структурированное и управляемое выполнение задач.
Когда применять
Вызов функций особенно полезен, когда LLM требуется получить доступ к текущим или проприетарным данным, которые не могут быть предварительно обучены. Это может быть актуально для задач, требующих реального времени или данных, которые постоянно обновляются. Tool-схемы должны быть тщательно спроектированы и хорошо типизированы, чтобы каждый параметр мог быть галлюцинирован LLM. Важно валидировать аргументы функций перед их выполнением, чтобы предотвратить ошибки или неправильное поведение.
Агенты, напротив, полезны для выполнения сложных многошаговых задач, где требуется планирование и управление последовательностью действий. Для успешного применения агентов важно установить ограничения на количество итераций, чтобы предотвратить бесконечные циклы. Также необходимо обеспечить возможность прерывания агента и аудита каждого вызова функции, чтобы иметь возможность отладки и анализа поведения агента.
Типичные ошибки
Типичные ошибки при использовании вызова функций и агентов включают мутирующее поведение агента в продакшне (например, автономный вызов функции delete_user без подтверждения), перегрузку инструментами (более 50 инструментов может затруднить выбор модели), отсутствие обработки ошибок в цикле агента (например, вечное retry при падении инструмента) и отсутствие аудита решений агента (что затрудняет отладку).