应用思维链推理并不能解决大模型的固有问题：无法主动更新自己的知识，导致出现事实幻觉。也就是说，因为缺乏和外部世界的接触，大模型只拥有训练时见过的知识，以及提示信息中作为上下文提供的附加知识。如果你问的问题超出它的知识范围，要么大模型向你坦白：“我的训练时间截至XXXX年XX月XX日”，要么它就会开始一本正经地胡说。
代理的作用
每当你遇到这种需要模型做自主判断、自行调用工具、自行决定下一步行动的时候，Agent（也就是代理）就出场了。
- 大模型：提供逻辑的引擎，负责生成预测和处理输入。
- 与之交互的外部工具：可能包括数据清洗工具、搜索引擎、应用程序等。
- 控制交互的代理：调用适当的外部工具，并管理整个交互过程的流程。
- 什么时候开始在本地知识库中搜索（这个比较简单，毕竟是第一个步骤，可以预设）？
- 怎么确定本地知识库的检索已经完成，可以开始下一步？
- 调用哪一种外部搜索工具（比如Google引擎）？
- 如何确定外部搜索工具返回了想要找的内容？
- 如何确定信息真实性的检索已经全部完成，可以开始下一步？
ReAct框架
如果你接到一个新任务，你将如何做出决策并完成下一步的行动？
比如说，你在运营花店的过程中，经常会经历天气变化而导致的鲜花售价变化，那么，每天早上你会如何为你的鲜花定价？
我会去Google上面查一查今天的鲜花成本价啊（行动），也就是我预计的进货的价格，然后我会根据这个价格的高低（观察），来确定我要加价多少（思考），最后计算出一个售价（行动）！
通过代理实现ReAct框架
ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION ——这种常用代理类型
pip install google-search-results #先安装SerpAPI的包。
# 设置OpenAI和SERPAPI的API密钥
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'Your OpenAI API Key'
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = 'Your SerpAPI API Key'
from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm) # 加载一些要使用的工具，包括serpapi（这是调用Google搜索引擎的工具）以及llm-math（这是通过LLM进行数学计算的工具）。
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
agent.run("目前市场上玫瑰花的平均价格是多少？如果我在此基础上加价15%卖出，应该如何定价？")
