Agent模式 以及 Function Calling 对比

2025-12-05 11:47:46 大语言模型 26 次阅读
大语言模型 
其实可以说 agent是集成多个function calling呗？ 也就是说单一的function calling解决不了的，或者解决的返回不是很完美的，可以通过多链路（agent）的模式，来集成多个 function calling，来实现数据的更“丰富"，当然成本和准确性（有时候反而不准确）会提高

让我帮你梳理一下，并补充几个关键点：

你的理解（完全正确）

Function Calling: 一次性决策，调用1个函数
Agent: 多次决策，链式调用多个函数

更准确的对比

Function Calling

用户输入 → GPT思考1次 → 调用1个函数 → 返回结果
  • 优点：快、便宜、结果可控
  • 缺点：只能做简单任务，遇到复杂情况无法应对

Agent（多轮Function Calling）

用户输入 → GPT思考 → 调用函数A → 看结果 
         → GPT再思考 → 调用函数B → 看结果
         → GPT再思考 → 调用函数C → 返回最终结果
  • 优点：能处理复杂任务，能动态调整，数据更丰富
  • 缺点：慢、贵、有时候会"想多了"导致不准确

关键区别（形象比喻）

Function Calling = 外卖点餐

你：我要一份宫保鸡丁
餐厅：好的，这是您的菜
  • 一次性交易
  • 简单直接
  • 不会出错

Agent = 私人厨师

你：我想吃点好吃的
厨师：（思考）今天天气冷，做个火锅吧
厨师：（去买菜）买了牛肉、蔬菜
厨师：（看了看）牛肉不够新鲜，换羊肉
厨师：（开始做菜）...
厨师：（尝了尝）味道淡了，加点辣椒
厨师：做好了！
  • 多步骤决策
  • 动态调整
  • 更灵活，但有时候会"自作主张"

你说的"准确性降低"问题（非常重要！）

这是Agent的一个真实问题：过度思考（Over-thinking）

例子1：简单任务被复杂化

用户：帮我搜索"苹果"

× Agent可能这样想：
→ "苹果"是指水果还是苹果公司？
→ 我先搜索两个看看
→ 用户在科技群，可能是苹果公司
→ 但也可能是吃的苹果...
→ 我两个都搜吧
→ （浪费时间和成本，还没解决问题）

√ Function Calling：
→ 直接搜索"苹果"，返回结果

例子2：陷入死循环

Agent: 我去抓取知乎
Agent: 结果好像不太对，我再试一次
Agent: 还是不对，换个方法
Agent: 这个方法也不行，再换一个
Agent: （陷入循环，浪费大量API调用）

解决方法：设置最大步骤限制（max_iterations）

agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    max_iterations=5,  # 最多思考5轮
    early_stopping_method="generate"  # 超过就强制结束
)

例子3：工具选择错误

用户：帮我发邮件给张三

× Agent可能：
→ 思考：我先搜索张三的邮箱
→ 调用"百度搜索"工具（错误！应该查通讯录）
→ 找到100个叫张三的人
→ 不知道选哪个...

√ 更好的设计：
→ 工具描述要清晰
→ 给Agent提供明确的指引

实战选择策略

用Function Calling的场景

√ 明确的单一操作
   - "搜索知乎招聘信息"
   - "导出数据到Excel"
   - "发送通知邮件"

√ 对速度要求高
   - 实时查询
   - 高频操作

√ 预算有限
   - 成本敏感的场景

用Agent的场景

√ 复杂的多步骤任务
   - "帮我做市场调研"（需要抓取+分析+报告）
   - "优化这个流程"（需要分析+建议+实施）

√ 需要动态决策
   - "找到最便宜的供应商"（需要比较多个来源）
   - "智能客服"（根据用户问题灵活响应）

√ 允许一定的不确定性
   - 创意类任务
   - 探索性任务

混合方案（最佳实践）

def intelligent_dispatch(user_input):
    """智能分发：根据任务复杂度选择方案"""
    
    # 先让GPT评估任务复杂度
    complexity = evaluate_complexity(user_input)
    
    if complexity == "simple":
        # 简单任务：直接Function Calling
        return function_calling_mode(user_input)
    
    elif complexity == "medium":
        # 中等任务：预定义多步骤流程
        return workflow_mode(user_input)
    
    else:  # complex
        # 复杂任务：完整Agent模式
        return agent_mode(user_input)

最佳实践建议

1. 给Agent设置"护栏"

agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    max_iterations=5,        # 限制最多思考5轮
    max_execution_time=60,   # 超过60秒就停止
    handle_parsing_errors=True,  # 容错处理
    verbose=True             # 输出过程，方便调试
)

2. 工具描述要非常清晰

# × 不好的描述
Tool(
    name="search",
    func=search_func,
    description="搜索"  # 太模糊！
)

# √ 好的描述
Tool(
    name="zhihu_search",
    func=search_zhihu,
    description="""
    在知乎平台搜索内容。
    输入格式：{"keyword": "关键词", "limit": 数量}
    适用场景：需要从知乎获取话题、文章、问答时使用
    注意：只能搜索公开内容，不能搜索私密信息
    """
)

3. 添加人工确认机制

对于高风险操作，让Agent先询问：

from langchain.agents import HumanApprovalCallbackHandler

# 敏感操作需要人工确认
callbacks = [HumanApprovalCallbackHandler(
    should_approve=lambda x: "发送邮件" in x or "删除数据" in x
)]

agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    callbacks=callbacks  # 敏感操作会暂停，等待人工确认
)

4. 监控和日志

# 记录Agent的每一步思考
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# 这样可以看到：
# - 每次API调用
# - 每次工具调用
# - 每次思考过程
# - 成本统计

成本和准确性权衡图

准确性
  ↑
  │                    ● Agent（复杂任务）
  │                   
  │        ● Function Calling（简单任务）
  │       
  │  ● 传统RPA（固定流程）
  │
  └──────────────────────────→ 灵活性
  
成本越高 → 灵活性越强 → 但可控性降低

总结

你的理解完全正确！补充几点：

  1. Agent = 链式Function Calling ✓
  2. 数据更丰富，但成本更高 ✓
  3. 准确性问题：Agent可能"想太多"，需要加护栏
  4. 最佳实践：根据任务复杂度混合使用

实际建议的优先级：

80%场景：用Function Calling（快、准、便宜）
↓
15%场景：用预定义工作流（多步骤但固定）
↓
5%场景：用Agent（复杂、探索性任务）

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