智能工具调用代理系统¶
一、任务说明¶
1.1 背景要求¶
开发一个具备多工具协同调用能力的智能代理系统，要求能够根据用户需求自主选择并调用不同功能工具完成复杂任务。代理系统需要具备以下核心能力：
• 工具发现与选择
• 多步执行规划
• 异常处理与重试机制
• 执行结果综合处理
1.2 应用场景示例¶
- 客服场景：调用知识库检索+工单生成+短信通知
- 数据分析：调用数据库查询+可视化生成+报告摘要
- 智能办公：邮件解析+日程安排+会议纪要生成
二、方法设计要求¶
2.1 核心组件¶
| 模块 | 功能要求 | 实现建议 |
|---|---|---|
| 工具管理模块 | 支持动态加载工具描述文件（JSON Schema格式） | 实现工具注册/注销接口 |
| 调用决策模块 | 基于语义匹配的工具体验选择 | 可结合Embedding检索+规则过滤 |
| 执行引擎 | 支持同步/异步调用模式 | 实现调用队列管理 |
| 结果处理器 | 多工具输出结果整合 | 支持模版化结果生成 |
2.2 必选实现要求¶
- 至少集成5种不同类型工具
- 实现基于自然语言的工具调用参数自动填充
- 支持执行过程中的上下文记忆机制
三、实验实施要求¶
3.1 测评基准要求¶
在以下开源benchmark中任选其一进行测试你开发的系统： • ToolBench（工具调用准确性测评） • AgentBench（多步任务完成度测评） • API-Bank（复杂API调用测评）
3.2 必做实验¶
- 基线对比：对比普通prompt与思维链（Chain-of-Thought）的调用成功率
- 异常处理实验：模拟网络超时/API限流等场景的恢复成功率
- 效率测评：统计单任务平均调用次数与耗时分布
3.3 可选优化方向¶
- 基于工具调用日志合成训练数据，微调基础模型
- 实现分层缓存机制优化调用延迟
- 设计强化学习训练以优化工具选择策略
- 自定义
四、提交要求¶
4.1 提交内容¶
├── agent_core/ # 核心实现
├── demo/ # 演示材料
│ ├── demo_video.mp4 # 功能演示
│ └── test_cases.json # 自测用例集
├── evaluation/ # 测评结果
│ ├── benchmark_results.csv
│ └── latency_analysis.png
└── report.pdf # 实验分析报告
4.2 性能指标要求¶
| 指标类型 | 合格标准 |
|---|---|
| 任务完成率 | ≥70% |
| 非法调用率 | ≤5% |
| 平均响应时间 | ≤30s |
五、评分标准¶
| 评分维度 | 细则说明 | 占比 |
|---|---|---|
| 应用价值 | 工具集实用性与场景合理性 | 20% |
| 测评结果 | 基准测试指标达成度 | 30% |
| 代码质量 | 异常处理完备性/扩展性设计 | 20% |
| 报告质量 | 问题分析深度与可视化质量 | 20% |
| 算法创新 | 实现可选优化方向 | 10% |
六、注意事项¶
- 实现建议：
• 可以基于已有LangChain/Transformers Agents等框架扩展
• 允许使用OpenAI等商业API，但需提供本地化替代方案
- 硬件要求：
• 测试环境需保证≥8GB内存
• 允许使用云API但需标注调用成本
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截止日期：2025年6月15日 23:59（UTC+8）
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参考框架：
• [ToolFormer: https://arxiv.org/abs/2302.04761]
• [LangChain: https://python.langchain.com/]