TypeChat源码分析：基于大语言模型的定制化 AI Agent 交互规范
本文通过分析源代码，探讨了typeChat 的 Prompt 的核心以及如何自定义大模型接口以及改造，为定制化开发互动式 AI Agent 提供便捷的解决方案，例如集成不同的大语言模型、提高灵活性，并调整输出以适应特定场景，这对于在游戏中通过 AI Agent 实现多样交互至关重要。
TypeChat源码分析：基于大语言模型的定制化 AI Agent 交互规范
本文深入介绍了微软最近发布的 TypeChat 项目，该项目允许开发者定义大语言模型返回的响应结构。通过分析源代码，探讨了 Prompt 的基本概念，为定制化开发互动式 AI Agent 提供便捷的解决方案。
文章着重介绍 TypeChat 的关键要素，例如集成不同的大语言模型、提高灵活性，并调整输出以适应特定场景，这对于在游戏中通过 AI Agent 实现多样交互至关重要。
在 TypeChat 中，先定义好 ChatGPT 的响应类型，即 Schema, 创建将自然语言请求翻译为特定类型的 JSON 对象的工具函数， 将函数列表和问题发送给GPT，
GPT根据函数定义，返回要执行的函数名和参数， 不同于 Function calling， 它使用 Typescript 类型来作为 Schema，要求 ChatGPT 返回符合这个类型定义的数据。
因为最近开发一个基于GPT的AI AGENT的游戏，不同的人在地图通过不断的和chatGPT定义角色的NPC聊天交互，然后从NPC那里得到不同的反馈，得到不一样的体验，对于交互的部分，我觉得 tyeChat 就可以很好的交互上的格式问题。
本文对typeChat 其中比较重要的点进行分析：
- 大模型对接的地方：目前只是支持了两种大模型，微软自己的Azure的和 OpenAI 的，比如还有很多的大模型如何接入的问题
- 灵活性的拓展：比如说目前 typeChat 对于类型的定义过于严格，可能要耗费大量的token 以及对于不需要那么严格的场景，比如聊天，只需要有几个关键的key是对的就可以了如何优化
基于 SourceCodeTrace 项目推崇的原则，本文代码块引用均有来源，SourceCodeTrace Project 帮助您在博客、文章记录的过程中，引入对应项目以及版本，行号等信息，让后续的读者，通过引用来源，能够进行更加深入的学习，在博客或文章中引入代码块时，尽量提供代码的来源信息。
核心架构
核心就是对话，校验，修复型对话，得到想要的结构。
export function createJsonTranslator<T extends object>(model: TypeChatLanguageModel, schema: string, typeName: string): TypeChatJsonTranslator<T> {
const validator = createJsonValidator<T>(schema, typeName);
const typeChat: TypeChatJsonTranslator<T> = {
model,
validator,
attemptRepair: true,
stripNulls: false,
createRequestPrompt,
createRepairPrompt,
translate
};
return typeChat;
createJsonTranslator 函数是核心部分，它接受三个参数 model、schema 和 typeName，并返回一个包含几个方法和属性的对象 typeChat，
该对象用于将自然语言请求转换为指定类型的 JSON 对象。
- model：是用于将自然语言请求翻译为 JSON 的大语言模型，目前是支持微软自己的Azure 和 Openai的
- schema：是一个包含 JSON schema 的 TypeScript 源代码的字符串。
- typeName：是在 schema 中指定的目标 JSON 类型的名称。
返回的 typeChat 对象包含以下几个属性和方法：
- model：保存传入的语言模型。
- validator：通过调用 createJsonValidator 函数，使用传入的 schema 和 typeName 创建一个 JSON 校验器，并将其保存在 validator 属性中。
- attemptRepair：一个布尔值，表示在校验失败时是否尝试修复 JSON 对象。
- stripNulls：一个布尔值，表示是否从最终的 JSON 对象中剥离空值（null）属性。
- createRequestPrompt(request)：一个函数，用于创建用户请求的 Prompt ，包含 JSON schema 和用户请求的内容。
- createRepairPrompt(validationError)：一个函数，检验格式不对的话，修复性的 Prompt ，再次请求。
- translate(request)：一个异步函数，用于将用户请求翻译为 JSON 对象。
它使用语言模型 model 来翻译用户请求，并调用 JSON 校验器进行验证。如果验证成功，返回验证结果，否则根据 attemptRepair 的值决定是否尝试修复错误，最终返回修复后的 JSON 对象。
Prompt 的核心
function createRequestPrompt(request: string) {
return `You are a service that translates user requests into JSON objects of type "${validator.typeName}" according to the following TypeScript definitions:\n` +
`\`\`\`\n${validator.schema}\`\`\`\n` +
`The following is a user request:\n` +
`"""\n${request}\n"""\n` +
`The following is the user request translated into a JSON object with 2 spaces of indentation and no properties with the value undefined:\n`;
}
这里面的核心就是对 ChatGpt 做一个角色的定义， 定义 ChatGpt 作为一个处理JSON对象的服务，在一个就是 typescript 对对象类型的定义描述给 chatGpt 识别。
当 ChatGpt 回复之后，通过 validation 校验的类型错误，在给 chatGpt 说你的类型不对，具体错误是什么， 你需要在输出修改后的JSON对象：
function createRepairPrompt(validationError: string) {
return `The JSON object is invalid for the following reason:\n` +
`"""\n${validationError}\n"""\n` +
`The following is a revised JSON object:\n`;
}
通过这样的一次反馈得到最后需要的格式， 但是这个里面如果需要足够的稳定，还需要自行修改源码添加次数，以便达到自己的预期。
增加大模型接口
目前官网里面就支持了两种，微软自己的Azure的和 OpenAI 的ChatGpt，为了探索 TypeChat 核心概念与拓展性，为游戏开发定制 AI Agent 提供便利，还是需要处理这块代码实现不同大模型的对接需求：
export function createLanguageModel(env: Record<string, string | undefined>): TypeChatLanguageModel {
if (env.OPENAI_API_KEY) {
const apiKey = env.OPENAI_API_KEY ?? missingEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY");
const model = env.OPENAI_MODEL ?? missingEnvironmentVariable("OPENAI_MODEL");
const endPoint = env.OPENAI_ENDPOINT ?? "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
const org = env.OPENAI_ORGANIZATION ?? "";
return createOpenAILanguageModel(apiKey, model, endPoint, org);
}
if (env.AZURE_OPENAI_API_KEY) {
const apiKey = env.AZURE_OPENAI_API_KEY ?? missingEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_API_KEY");
const endPoint = env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT ?? missingEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
return createAzureOpenAILanguageModel(apiKey, endPoint);
}
missingEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY or AZURE_OPENAI_API_KEY");
}
这里是两个模型公用的部分，基本的请求结构差不多，定义 Prompt 和 role， 然后得到 result.data.choices[0].message?.content 返回值。
这里可以修改返回的内容，以及在这里定义每次调用请求的大模型接口，可以通过这个地方，修改为自己定义的接口以及处理自己代码的逻辑。
function createAxiosLanguageModel(url: string, config: object, defaultParams: Record<string, string>) {
const client = axios.create(config);
const model: TypeChatLanguageModel = {
complete
};
return model;
async function complete(prompt: string) {
let retryCount = 0;
const retryMaxAttempts = model.retryMaxAttempts ?? 3;
const retryPauseMs = model.retryPauseMs ?? 1000;
while (true) {
const params = {
...defaultParams,
messages: [{ role: "user", content: prompt }],
temperature: 0,
n: 1
};
const result = await client.post(url, params, { validateStatus: status => true });
if (result.status === 200) {
return success(result.data.choices[0].message?.content ?? "");
}
if (!isTransientHttpError(result.status) || retryCount >= retryMaxAttempts) {
return error(`REST API error ${result.status}: ${result.statusText}`);
}
await sleep(retryPauseMs);
retryCount++;
}
实际案例 prompt 解析
不通过 typechat， 基于 typechat的原理，你可以直接将下面的 《处理后的 prompt》直接粘贴到 chatGpt 也能得到同样的结果。
这里就是将 typechat 内提问的方式，通过中文的问答来实现的。
用户输入
我要两份大的，一份加意大利辣香肠，另一份多加酱汁。意大利辣肠加罗勒酱汁加加拿大培根。再加一份沙拉。麦
我把加拿大熏肉煎成五分熟。做希腊沙拉，不要红洋葱。给我两杯麦克和杰克，一杯内华达山脉。哦，再加一份不加红洋葱的沙拉。
处理后的 prompt
让 ChatGpt 为提供我们定义的 typescript 格式的 prompt为：
你是一个JSON转换服务，根据以下TypeScript定义将用户请求转换为“Order”类型的JSON对象:
// an order from a restaurant that serves pizza, beer, and salad
export type Order = {
items: (OrderItem | UnknownText)[];
};
export type OrderItem = Pizza | Beer | Salad | NamedPizza;
// Use this type for order items that match nothing else
export interface UnknownText {
itemType: 'unknown',
text: string; // The text that wasn't understood
}
export type Pizza = {
itemType: 'pizza';
// default: large
size?: 'small' | 'medium' | 'large' | 'extra large';
// toppings requested (examples: pepperoni, arugula)
addedToppings?: string[];
// toppings requested to be removed (examples: fresh garlic, anchovies)
removedToppings?: string[];
// default: 1
quantity?: number;
// used if the requester references a pizza by name
name?: "Hawaiian" | "Yeti" | "Pig In a Forest" | "Cherry Bomb";
};
export interface NamedPizza extends Pizza {
}
export type Beer = {
itemType: 'beer';
// examples: Mack and Jacks, Sierra Nevada Pale Ale, Miller Lite
kind: string;
// default: 1
quantity?: number;
};
export const saladSize = ['half', 'whole'];
export const saladStyle = ['Garden', 'Greek'];
export type Salad = {
itemType: 'salad';
// default: half
portion?: string;
// default: Garden
style?: string;
// ingredients requested (examples: parmesan, croutons)
addedIngredients?: string[];
// ingredients requested to be removed (example: red onions)
removedIngredients?: string[];
// default: 1
quantity?: number;
};
以下是用户请求:
"""
我要两份大的，一份加意大利辣香肠，另一份多加酱汁。意大利辣肠加罗勒酱汁加加拿大培根。再加一份沙拉。麦
我把加拿大熏肉煎成五分熟。做希腊沙拉，不要红洋葱。给我两杯麦克和杰克，一杯内华达山脉。哦，再加一份不加红洋葱的沙拉。
"""
以下是转换成JSON对象的用户请求，其中包含2个缩进空间，没有值为undefined的属性:
ChatGPT 的回复
好的！以下是用户请求转换成的JSON对象，根据提供的TypeScript定义进行处理：
{
"items": [
{
"itemType": "pizza",
"size": "large",
"addedToppings": ["意大利辣香肠"],
"quantity": 2
},
{
"itemType": "pizza",
"size": "large",
"addedToppings": ["多加酱汁", "加拿大培根", "罗勒酱汁"],
"quantity": 1
},
{
"itemType": "salad",
"portion": "whole",
"style": "希腊",
"removedIngredients": ["红洋葱"],
"quantity": 1
},
{
"itemType": "pizza",
"size": "medium",
"name": "Yeti",
"addedToppings": ["加拿大熏肉煎成五分熟"],
"quantity": 1
},
{
"itemType": "salad",
"portion": "whole",
"style": "希腊",
"removedIngredients": ["红洋葱"],
"quantity": 1
},
{
"itemType": "beer",
"kind": "麦克和杰克",
"quantity": 2
},
{
"itemType": "beer",
"kind": "内华达山脉",
"quantity": 1
}
]
}
请注意，此转换是根据提供的TypeScript定义和用户请求进行的。用户请求中提到的披萨配料（"意大利辣香肠"、"多加酱汁"、"加拿大培根"、"罗勒酱汁"）和沙拉配料（"加拿大熏肉煎成五分熟"、"红洋葱"）已添加到JSON对象中的相应披萨和沙拉项目中。披萨和沙拉的尺寸和类型也按照用户请求进行了设置。啤酒项目也根据请求中的数量和类型进行了添加。
本文也在持续的更新中，如果你需要得到最新的更新，请访问: TypeChat源码分析：基于大语言模型的定制化 AI Agent 交互规范
