在当今的世界中，人工智能(AI)已经不再是一个遥不可及的概念，而是已经深入到我们日常生活的各个角落。从智能音箱到自动驾驶汽车，AI已经改变了我们的生活方式。尽管AI带给我们许多便利，但是我们也要认识到，运行AI所需的资源也是有限的。这就像我们的生活一样，我们需要在有限的资源中规划我们的活动。因此，对AI系统进行资源管理，限制其在执行任务时的资源消耗，是极其重要的。
今天，我想和大家分享一个将资源限制引入到AI系统的方法，它可以帮助AI更有效地执行任务，减少无关的任务，从而达到节约资源的目的。我们在这里使用的是LangChain Tools，这是一组强大的工具包，可以供AI调用，完成各种复杂的任务。
程序的目标和意义
首先，我们先来理解一下这个程序的目的和意义。这个程序的目的是为LangChain Tools添加一个资源消耗的指标。这样，当AI执行任务时，就可以对自己所消耗的资源进行评估。这并不是说AI有自我意识，而是说AI可以根据预定的规则和指标，对其任务执行的效率进行评价。
为什么我们需要给AI添加资源消耗的指标呢？因为AI在执行任务时，即使是在网络或代码的环境中，也会消耗各种资源。例如，执行搜索可能需要支付费用，即使是AI自身的响应，也会消耗一定的计算资源，例如OpenAI API所使用的tokens。这些资源都是有限的，有成本的。因此，AI在规划和执行任务时，需要了解每个步骤可能会消耗的资源，然后在有限的资源内尽可能多地完成任务，或者在完成同样的任务时尽量减少资源消耗。
这样，我们不仅可以让AI更高效地工作，还可以避免AI过于发散，产生大量无关的任务。这就是我们为LangChain Tools添加资源限制的目的和意义。
程序的实现过程
接下来，让我们来看看这个程序是如何实现的。
首先，我们定义了一个全局变量autogpt_resources，表示我们可以使用的总资源量。然后，我们定义了一个名为resource_limiter的修饰器函数。修饰器是Python中的一种语法，它可以在不修改原始函数的情况下，增加函数的功能。
这个修饰器接受一个参数resource_cost，表示执行
# Here's the function signature and the first part of the decorator function
def resource_limiter(resource_cost):
global autogpt_resources
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
global autogpt_resources
print(f"Autogpt resources: {autogpt_resources}")
if autogpt_resources < resource_cost:
raise ValueError(f"Not enough resources. Available: {autogpt_resources}, required: {resource_cost}")
autogpt_resources -= resource_cost
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
这个函数的工作方式是先检查我们是否有足够的资源来执行特定的函数。如果资源不足，则会抛出一个错误。如果资源足够，那么就会减去消耗的资源，然后执行函数。
接下来，我们定义了一个名为constrain_tools的函数。这个函数接受两个参数，tool_costs是一个字典，它的键是工具的名称，值是使用这个工具所需要的资源量。llm是一个可选参数，表示我们要使用的模型。
def constrain_tools(tool_costs, llm=None):
tool_names = list(tool_costs.keys())
resource_costs = list(tool_costs.values())
tools = load_tools(tool_names, llm=llm)
for i, tool in enumerate(tools):
tool.func = resource_limiter(resource_costs[i])(tool.func)
return tools
这个函数首先加载所有指定的工具，然后使用我们之前定义的resource_limiter修饰器，给每个工具的函数添加资源限制。最后，返回这些被修改后的工具。
在主程序中，我们首先定义了我们要使用的工具及其消耗的资源，例如用serpapi会用掉5点资源，而调用数学计算llm-math需要3点资源。然后，我们调用constrain_tools函数，将资源限制添加到这些工具。最后，我们初始化一个代理，并运行它来执行任务。
# 配置工具名称和对应的资源消耗
tool_costs = {"serpapi": 5, "llm-math": 3}
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
tools = constrain_tools(tool_costs, llm=llm)
tools[0].name = "Google Search"
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
agent.run("Who is Leo DiCaprio's girlfriend? What is her current age raised to the 0.43 power?")
总的来说，这个程序的实现过程非常清晰和直观。我们首先定义了资源限制的规则，然后将这些规则应用到我们要使用的工具，最后使用这些工具来执行任务。
详细代码列于gist
结论
通过给LangChain Tools添加资源限制，我们可以让AI更高效地执行任务，避免产生大量无关的任务，从而节约资源。这是一个非常重要的思想，它不仅可以帮助我们更好地管理AI系统，也可以推动AI技术的发展，使其更加符合实际的需求和限制。我希望这篇文章能帮助你理解这个概念，并将其应用到你的项目中。
我想在这里结束我的分享，如果你有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言。希望大家都能从AI的发展中受益，让我们共同期待AI的未来！
--本文由gpt-4-code-interpreter辅助创作
