用 AI Agent 实现智能家居助理

AI Agent 是什么？

AI Agent（智能代理）是一种能够自动完成任务、学习和适应环境的智慧系统。人工神经网络和由此发展出来的深度学习技术，是模仿动物大脑神经系统的杰作，从90年代的边缘技术路线成为了今天AI的主流方向。而AI Agent则是通过一个简化的模仿生物的架构来感知外部环境、作出决策，进而与环境进行互动。AI Agent已经演化为人工智能领域的一个重要分支，它们透过自主性、创造力和协作能力，是大语言模型（LLM）落地的一个重要方向。

AI Agent 可以做什么？

如果用生物体做一个比喻的话，LLM（大语言模型）就相当于动物的大脑，能思考、能听懂人话、能回答问题，但没有眼耳鼻子等感受器官、也没有手脚。而AI Agent则是一个完整的生物体，既有大脑（LLM）进行思考、能感知环境的变化、也能用调用手脚（Function）对环境作出应对和改变。

AI Agent 的工作流程

我们以一个智能家居助理案例来演示一下简单的 AI Agent 的工作流程：

• 对话（Chat）：接收人类指令

• 规划（Planning）：规划需要获取什么感应器，或调用什么功能

• 感知（Percetion）：调用感应器获取环境信息

• 执行（Action）：调用功能，改变环境或执行动作

• 反馈（Feedback）：反馈感应器获取的信息或执行结果

流程图如下：

技术介绍

Mistral AI 是大语言模型领域的主要玩家之一，其发布的 Mistral Large 模型，直接对标 OpenAI 的 ChatGPT 4。尽管在参数数量上不及 GPT-4，Mistral-Large 在关键性能方面却能与 GPT-4 媲美，可以说是当前业内的前三。并且对于中国用户，非常友好，可以很方便的注册和调用其 API。在其官方博客中，Mistral Large 在多个常用基准测试中成绩优异，参考下图：

实现原理：通过一个 web 用户界面，用户可以通过自然语言与 LLM（大语言模型）对话。LLM 接收到用户的信息后，检查开发者预先定义的函数库，通过对函数的自然语言描述匹配到合适的函数，把自然语言转化为调用的函数及其参数，并执行函数，获取函数的返回值。最后把结果以自然语言生成后，反馈给用户。由此形成一个完全基于自然语言的沟通、能够通过设备状态感知环境，并能够执行命令改变设备或环境状态的人工智能代理。借助 Mistral AI 的多语言能力，系统支持英文、法文、德文、西班牙文甚至中文（稍比西欧语言弱）的沟通。

代码实现

Talk is cheap, show me the code. 本文示例代码使用 Python 语言，使用 Flash 作为 Web 框架，LLM 模型使用 Mistral AI 的 API （你也可以使用 OpenAI API，基本没有区别）实现。如对上述技术毫无概念，请自行 Google。

• 首先，我们需要一个数据库存储和记录家居区域、设备及其状态，这里简单化的用 JSON 文件实现：

{
    1: {'zone': 'kitchen', 'devices': {'light': True, 'door': False}},
    2: {'zone': 'outdoor', 'devices': {'light': True, 'camera': True}},
}

• 初始化 Mistral AI 服务接口：

    def __init__(self):
        current_app.logger.info(Config.MISTRALAI_KEY)
        self.client = MistralClient(api_key=Config.MISTRALAI_KEY)

        self.assistant_name = 'IT Administrator Assistant'
        self.model_id= 'mistral-large-latest'
        self.instruction= 'You are an IT administrator. You are responsible for managing user permissions. You have a list of users and their permissions. You can get the permissions of a user by their username, update the permissions of a user by their username, and get the user ID based on the username. You can use the following functions: getPermissionsByUsername, updatePermissionsByUsername, getUserIdByUsername.'
        self.discussion = []

• 定义AI助理的功能

    def define_function__list_available_zones(self):
        function = {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "list_available_zones",
                "description": "List the available zones of the house.",
                "parameters": {
                    "type": "object"
                }
            }
        }
        return function

    def define_function__list_device_status_by_zone(self):
        function = {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "list_device_status_by_zone",
                "description": "List the status of devices in a specific zone.",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "zone": {"type": "string", "description": "The zone to list the device status for. Can be 'kitchen' or 'outdoor'."}
                    },
                    "required": ["zone"]
                }
            }
        }
        return function

    def define_function__update_zone_device_status(self):
        function = {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "update_zone_status",
                "description": "Update the status of a device in a specific zone.",
                "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "zone": {"type": "string", "description": "The zone to update the status for. Can be 'kitchen' or 'outdoor'."},
                    "device": {"type": "string", "description": "The device to update the status for. Can be 'light', 'door', or 'camera'."},
                },
                "required": ["zone", "device"]
                }
            }
        }
        return function

• 实现设备的功能

    def list_available_zones(self):
        """
        Return the list of available zones.
        """
        return [info['zone'] for info in self.domotic_data.values()]

    def list_device_status_by_zone(self, target_zone):
        """
        Return the list of devices in a specific zone.
        """
        for zone_id, info in self.domotic_data.items():
            if info['zone'] == target_zone:
                return info['devices']
        return None

    def update_zone_status(self, target_zone, device):
        """
        Update the status of a device in a specific zone.
        """
        for zone_id, info in self.domotic_data.items():
            if info['zone'] == target_zone:
                if device in info['devices']:
                    info['devices'][device] = not info['devices'][device]
                    return info['devices']
        return None

• 运行 AI 助理

    def run_assistant(self, message):
        # 把用户提问消息追加到对话消息列表末尾
        current_app.logger.info(f'Running assistant: {message}')
        self.discussion.append(ChatMessage(role="user", content=message))

        # 执行 LLM 客户端的 chat() 函数，在 tools 参数中添加可用函数
        ai_response = self.client.chat(
            model=self.model_id,
            messages=self.discussion,
            tools=[
                self.define_function__list_available_zones(), 
                self.define_function__list_device_status_by_zone(), 
                self.define_function__update_zone_device_status()
            ],
            tool_choice="auto"
        )

        # 把 LLM 生成的中间回复追加到对话消息末尾
        self.discussion.append(ai_response.choices[0].message)

        # 检查 LLM 生成的回复消息是否有函数调用
        tool_calls = ai_response.choices[0].message.tool_calls

        # 如有
        if tool_calls:
            current_app.logger.info(f'Tool calls found: {tool_calls}')
            # 执行函数调用，获取函数的输出，并已把函数的返回追加对话消息的末尾
            self.generate_tool_outputs(tool_calls)
            current_app.logger.info(f'Discussion after tool call: {self.discussion}')
            # 执行 LLM 补充函数返回结果，形成自然语言的回答
            ai_response = self.client.chat(
                model=self.model_id,
                messages=self.discussion
            )
            current_app.logger.info(f'Assistant response after tool call: {ai_response.choices[0].message}')
            self.discussion.append(ChatMessage(role="assistant", content=ai_response.choices[0].message.content))

        # 把回答返回给用户
        current_app.logger.info(f'Assistant response: {ai_response.choices[0].message.content}')
        return ai_response.choices[0].message.content

效果截图

• 列出区域

  




• 列出厨房设备

• 关闭厨房灯

• 关闭厨房门

• 列出厨房设备状态

  
  

  
  

  

  
  

  
  

总结

通过调用 Mistral AI（其实用 OpenAI 的效果也类似），非常快速实现了一个实现自然语言感知和控制家居设备的 AI Agent。例子非常简单，但稍加扩展即可实现一个真实的智能家居系统。