1.5.1　語言輸出能力

語言輸出是Agent進行有效溝通的基礎手段。通過這種方式，Agent能夠將思考轉化為語言，與人類用戶或其他Agent交互。這不僅僅涉及信息的單向傳遞，更關鍵的是，Agent能夠通過語言輸出參與更復雜的社會交流，例如談判、沖突解決或者教學活動等。

我們可以通過外部應用程序對Agent的輸出進行解析，來指導完成下一步的行動。對大模型的語言輸出進行解析，形成計算機可以操作的數據格式的偽代碼如下。

def parse_agent_output(output):
    """
    解析Agent的輸出，并提取關鍵信息
    :param output: Agent的輸出文本
    :return: 解析后的關鍵信息
    """
    # 在這里實現解析邏輯，例如提取特定關鍵詞、概念或命令
    # 這可以通過正則表達式、自然語言處理技術或簡單的字符串分析來實現
    parsed_data = ...
    return parsed_data
def decide_next_action(parsed_data):
    """
    基于解析得到的數據，決定下一步行動
    :param parsed_data: 解析后的關鍵信息
    :return: 下一步行動的描述
    """
    # 根據解析的數據來決定下一步行動
    # 這可能是一個簡單的邏輯判斷，也可能是更復雜的決策過程
    action = ...
    return action
# 示例：使用Agent
agent_output = agent.ask("請提供明天的天氣預報")
parsed_data = parse_agent_output(agent_output)
next_action = decide_next_action(parsed_data)
print(f"根據Agent的回答，我們決定的下一步行動：{next_action}")

其中，parse_agent_output 函數負責解析Agent的輸出，并提取其中的關鍵信息。這個解析過程可以根據用戶的具體需求定制，例如提取特定的信息或理解某種命令格式。decide_next_action 函數則基于解析得到的信息來決定接下來的行動。這個決策過程可以根據解析的信息做出相應的邏輯判斷。你可以基于這個框架針對具體的應用場景進行擴展和定制。