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随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在各个领域得到了广泛应用。然而，在实际应用中，传统AI代理常常面临行为不可预测、难以控制等问题，这给开发者带来了诸多挑战。Parlant应运而生，它由emcie-co团队开发，致力于解决这些问题，为开发者提供一个可靠、可控的LLM智能体开发框架。
一、项目概述
Parlant是一个开源的LLM代理行为建模引擎，旨在帮助开发者快速创建符合业务要求的对话式代理。它通过自然语言规则定义来确保AI代理的行为符合业务逻辑，解决了传统AI代理在实际使用中忽略系统提示、产生幻觉式回答、无法一致处理边缘情况等问题。Parlant支持多种LLM提供商，如OpenAI和Anthropic，并提供了丰富的企业级功能，如对话分析、迭代改进和内置防护栏等。
二、核心功能
（一）自然语言规则定义
Parlant允许开发者使用直观的自然语言来定义行为指南，而非编写复杂的代码。例如，开发者可以这样定义一条行为准则： awaitAgent.create_guideline(condition="Customerasksaboutrefunds",action="Checkorderstatusfirsttoseeifeligible",tools=[check_order_status]) 这种语法将业务逻辑直接映射到代理行为，显著降低了开发复杂度。
（二）动态行为控制系统
Parlant引擎在运行时会执行以下流程：首先分析用户输入的上下文，然后激活符合当前情境的行为指南，接着生成响应前验证其是否符合指南要求，最后根据新信息动态调整策略。
（三）企业级功能支持
Parlant提供了多种企业级功能，包括对话流程管理、矛盾检测、安全防护以及多模态工具集成等。这些功能使得Parlant能够满足不同行业的严格要求。
三、技术揭秘
（一）架构设计
Parlant采用微服务架构，核心组件包括规则引擎、上下文管理器、工具网关和审计模块。规则引擎负责解析自然语言指南并生成可执行逻辑；上下文管理器维护对话状态和用户特定变量；工具网关控制外部API调用权限；审计模块记录行为决策链路供调试分析。
（二）关键技术实现
Parlant的关键技术包括规则编译优化、动态缓存和多模型兼容。规则编译优化将自然语言指南转换为LLM可理解的中间表示；动态缓存复用高频规则的推理结果以降低延迟；多模型兼容支持OpenAI、Gemini、Llama 3等主流LLM后端。
四、应用场景
（一）金融服务
在金融服务领域，Parlant被用于构建合规的AI代理，用于客户服务、风险管理和金融咨询。例如，某金融机构使用Parlant开发了一个AI客服代理，能够自动回答客户关于账户余额、交易记录和贷款申请等问题。通过自然语言规则定义，该代理能够确保所有回答都符合金融监管要求，同时提供个性化的服务体验。
（二）医疗保健
在医疗保健领域，Parlant开发的HIPAA合规的医疗AI代理被用于患者咨询、病历管理和医疗信息查询。例如，某医院使用Parlant开发了一个AI助手，能够自动回答患者关于预约挂号、检查结果和治疗方案等问题。该助手通过自然语言规则定义，确保所有回答都符合HIPAA隐私法规，同时提供准确、及时的信息。
（三）电子商务
在电子商务领域，Parlant被用于打造自动化客户服务代理，处理订单查询、退换货流程和客户咨询。例如，某电商平台使用Parlant开发了一个AI客服代理，能够自动回答客户关于订单状态、退换货政策和产品信息等问题。通过自然语言规则定义，该代理能够确保所有回答都符合平台的服务条款，同时提供友好的客户体验。
（四）法律科技
法律行业对准确性和专业性要求极高，Parlant创建的法律咨询代理为法律专业人士提供了有力的支持，在法律咨询和文档审查等方面发挥着重要作用。
例如，某律师事务所采用Parlant开发了法律咨询代理。当客户咨询法律问题时，代理会深入分析问题的关键要点，结合庞大的法律法规数据库和专业法律知识，按照自然语言规则提供准确、全面的法律建议。
（五）企业内部服务
Parlant在企业内部也能发挥重要价值，通过构建智能助手，为员工培训、知识管理、技术支持和内部流程自动化等提供全面服务。
例如，利用Parlant打造了企业内部智能助手。在员工培训方面，智能助手根据员工的岗位需求和技能水平，定制个性化的培训课程和学习资料。它通过与员工的互动交流，了解学习进度和难点，及时调整培训方案，提高培训效果。在知识管理领域，助手能够整合和管理企业内部的各类知识资源，员工可以通过自然语言查询快速获取所需信息，促进知识的共享和传承。当员工遇到技术问题时，助手能快速定位问题原因并提供解决方案。
五、快速使用
（一）安装依赖
使用pip安装Parlant： （二）创建智能体
以下是一个创建天气查询智能体的示例代码： importparlant.sdkasp
@p.toolasyncdefget_weather(context: p.ToolContext, city:str) -> p.ToolResult: # Your weather API logic here returnp.ToolResult(f"Sunny, 72°F in{city}")
asyncdefmain(): asyncwithp.Server()asserver: agent =awaitserver.create_agent( name="WeatherBot", description="Helpful weather assistant" )
awaitagent.create_guideline( condition="User asks about weather", action="Get current weather and provide a friendly response with suggestions", tools=[get_weather] )
if__name__ =="__main__": importasyncio asyncio.run(main())
将以上代码保存为一个Python文件（例如`weather_bot.py`），
（三）启动运行
在终端中运行`weather_bot.py` 程序运行后，你会在终端看到一条消息，提示测试界面已在`http://localhost:8800`上准备就绪。打开浏览器访问这个地址，你就可以与你刚刚创建的“WeatherBot”进行实时交互了。
六、结语
Parlant以其独特的设计理念和强大的功能，为企业级AI代理开发提供了一个可靠、可控的解决方案。它不仅降低了开发门槛，还提高了AI代理的可靠性和可维护性。无论是开发者还是产品经理，Parlant都为我们提供了一个值得信赖的框架去探索和实现AI技术的无限可能。 | 
