随着LLM代理变得更能使用多种工具，它们关于何时以及如何使用这些工具的智能决策能力变得日益重要。对于复杂任务而言，简单的工具顺序执行通常不够。代理需要根据对话的不断变化的情境、先前操作的结果或用户请求中存在的具体条件来调整它们的行为。此时，条件工具执行逻辑便发挥作用，使代理能够展现出更动态、高效和情境感知的行为。

条件工具执行指代理决定是否使用特定工具、在多个工具之间选择，或根据预设或动态评估的条件更改工具调用参数的能力。这超越了固定的工具调用序列，使代理能在问题解决过程中选择不同的路径。对于代理而言，这种逻辑可能意味着在执行操作前询问澄清问题，或者仅在特定信息可得时才选择专用工具。

条件触发因素的来源

触发特定工具执行路径的条件可源于多种情况：

用户输入分析：代理可以分析用户的查询，以识别特定关键词、意图，甚至情绪。例如，如果用户说：“请预订下周二去巴黎的航班，再帮我找个酒店。”代理需要识别复合请求并有条件地执行机票预订工具，然后执行酒店搜索工具。如果用户的请求模糊，比如“告诉我关于美洲豹的信息。”代理可能会有条件地使用一个消歧工具来询问：“您是指动物还是汽车？”
先前工具的输出：一个工具的执行结果可以直接影响下一步。如果一个product_lookup工具返回“缺货”状态，代理可能会有条件地触发一个notify_user_and_suggest_alternatives工具，而不是继续进行checkout工具。
代理的内部状态或记忆：代理可以维持一个状态，包含交互过程中收集的信息。如果代理已经确认了用户偏好的城市，那么当后续出现相关请求时，它可能会跳过request_location_confirmation工具。
LLM的置信度得分：底层LLM可能会为其对用户意图的解释或最合适的下一个工具提供置信度得分。如果此置信度低于某个阈值，代理可以被编程为有条件地请求用户确认或尝试回退策略。
外部因素或限制：有时，外部条件，如API速率限制或与工具相关的成本，会影响其使用。如果高级工具的配额已用尽，代理可能会有条件地选择一个不那么精确的免费工具，特别是对于非重要查询。

实现条件逻辑

在LLM代理系统中，有多种方法可以实现条件逻辑：

提示工程：这通常是首选方法。您可以在LLM的主要提示中指示它如何处理不同的情况。这包括：
- 提供明确的规则：“如果用户请求总结一个超过5000字的文档，先使用text_chunker工具，然后将分块传递给summarizer_tool。否则，直接使用summarizer_tool。”
- 少样本示例：在提示中包含示例，展示期望的条件行为。
- 请求结构化输出：要求LLM以JSON等结构化格式输出其决策过程或下一步，然后由控制代码解析。例如，LLM可能输出：
```
{
  "condition_met": "用户提供了文档URL",
  "next_tool": "文档获取工具",
  "parameters": {"url": "用户URL在此"}
}
```
  或
```
{
  "condition_met": "用户未提供URL",
  "next_action": "要求用户提供URL"
}
```
代理框架能力： LangChain或LlamaIndex等现代代理框架通常提供内置的路由和条件执行机制。这些可能被称为“路由器链”、“基于图的执行模型中的条件边”或类似构造。这些框架通常依赖LLM输出特定信号（例如，下一个工具的名称或输入的分类），然后框架利用此信号来引导执行流程。

代理编排器中的显式代码：编排代理操作的应用程序代码可以实现条件逻辑。LLM可能会提出一个计划或下一个工具，而Python（或其他语言）代码在执行前会根据当前条件或工具输出评估此建议。

# 简化Python伪代码
user_request = "What's the weather in London and what's on my calendar for today?"
llm_plan = llm.generate_plan(user_request) 
# llm_plan可能如下： 
# [
#   {"tool": "get_weather", "params": {"city": "London"}},
#   {"tool": "get_calendar_events", "params": {"date": "today"}}
# ]

results = {}
if "get_weather" in [step["tool"] for step in llm_plan]:
    weather_data = get_weather_tool.execute(city="London")
    results["weather"] = weather_data
    if weather_data.get("temperature_celsius", 30) < 5: # 基于工具输出的条件判断
        print("伦敦很冷，记得带上外套！")

if "get_calendar_events" in [step["tool"] for step in llm_plan]:
    calendar_events = get_calendar_events_tool.execute(date="today")
    results["calendar"] = calendar_events
    if not calendar_events: # 基于工具输出的条件判断
         print("您今天的日程很空。")

# 对结果进行进一步处理...

在此示例中，编排器代码检查LLM的计划，然后可以根据工具的输出应用进一步的条件逻辑。

可视化条件流

通过可视化决策路径，可以辅助理解和设计条件逻辑。流程图或决策树图对此很有用。

一个图表，表示天气请求的简单条件流。如果地点已知，则直接调用天气工具。否则，先调用询问地点的工具。

条件工具执行的常见应用场景

带回退的数据检索：代理可能会首先尝试使用高度具体的database_query_tool来查找信息。如果该工具返回无结果（条件：“empty_result”），代理则有条件地使用更通用的web_search_tool。
澄清对话：如果用户的查询模糊（LLM给出的条件：“low_intent_confidence_score”），代理有条件地调用request_clarification_tool以在继续之前询问更多详情。
敏感操作的用户确认：在执行具有重大副作用的工具（如delete_file_tool或send_payment_tool）之前，代理应有条件地使用confirm_action_with_user_tool。
自适应用户界面：如果代理与UI交互，它可能会根据用户的先前选择或系统状态有条件地显示某些UI元素或选项。例如，仅当用户表示具备专业知识时，才可能提供“高级设置”工具。
动态输入收集：如果一个工具需要多个参数（例如，book_flight_tool需要出发地、目的地、日期），而用户只提供了一部分，代理可以有条件地顺序使用工具来请求每个缺失的信息。

挑战与考量

尽管功能强大，但实现条件逻辑也有一系列挑战：

增加的复杂性：设计、测试和调试具有许多条件分支的流程可能会变得复杂。
LLM的遵循性：LLM正确识别条件并遵循指定逻辑路径的可靠性并非总是100%。围绕LLM输出的错误处理是必需的。
歧义处理：为LLM定义清晰、无歧义的条件以供其理解可能会很困难，尤其是在依赖自然语言理解时。
上下文管理：代理必须在整个交互过程中保持足够的上下文，以做出明智的条件决策。对于长时间对话或多步骤任务尤其如此。

设计条件逻辑的最佳实践

从简单开始并迭代：从基本的条件路径开始，并根据需要逐步增加复杂性。彻底测试每次添加。
明确的工具功能描述：确保您的工具描述（呈现给LLM的）非常清楚地说明什么条件使工具适用或可以预期哪种输出，因为这些信息有助于LLM做出更好的条件选择。
显式提示：当依赖LLM进行条件决策时，在提示中要明确。清晰定义每个条件和预期的行动。
全面测试：测试各种输入和场景，以确保您的条件逻辑按预期运行，特别是要覆盖边缘情况。
监控和记录决策：实施日志记录，以追踪何时以及为何选择特定条件路径。这对于调试和改进代理行为非常有价值（我们将在第六章更详细地讨论此主题）。

通过深思熟虑地实现条件工具执行逻辑，您可以构建LLM代理，它们不仅是工具使用者，更是更智能、适应性更强的问题解决者。这种能力朝着创建能够以更大灵活性和更高效率处理更广泛任务的代理迈出了重要一步，为更精密的编排策略（例如从工具链故障中恢复）铺平了道路，我们将在后面进行考察。

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