1.5.1　语言输出能力

语言输出是Agent进行有效沟通的基础手段。通过这种方式，Agent能够将思考转化为语言，与人类用户或其他Agent交互。这不仅仅涉及信息的单向传递，更关键的是，Agent能够通过语言输出参与更复杂的社会交流，例如谈判、冲突解决或者教学活动等。

我们可以通过外部应用程序对Agent的输出进行解析，来指导完成下一步的行动。对大模型的语言输出进行解析，形成计算机可以操作的数据格式的伪代码如下。

def parse_agent_output(output):
    """
    解析Agent的输出，并提取关键信息
    :param output: Agent的输出文本
    :return: 解析后的关键信息
    """
    # 在这里实现解析逻辑，例如提取特定关键词、概念或命令
    # 这可以通过正则表达式、自然语言处理技术或简单的字符串分析来实现
    parsed_data = ...
    return parsed_data
def decide_next_action(parsed_data):
    """
    基于解析得到的数据，决定下一步行动
    :param parsed_data: 解析后的关键信息
    :return: 下一步行动的描述
    """
    # 根据解析的数据来决定下一步行动
    # 这可能是一个简单的逻辑判断，也可能是更复杂的决策过程
    action = ...
    return action
# 示例：使用Agent
agent_output = agent.ask("请提供明天的天气预报")
parsed_data = parse_agent_output(agent_output)
next_action = decide_next_action(parsed_data)
print(f"根据Agent的回答，我们决定的下一步行动：{next_action}")

其中，parse_agent_output 函数负责解析Agent的输出，并提取其中的关键信息。这个解析过程可以根据用户的具体需求定制，例如提取特定的信息或理解某种命令格式。decide_next_action 函数则基于解析得到的信息来决定接下来的行动。这个决策过程可以根据解析的信息做出相应的逻辑判断。你可以基于这个框架针对具体的应用场景进行扩展和定制。