Parlant开源LLM智能体框架，确保AI行为可控性与企业级可靠性

Parlant：为可控性而生的LLM智能体框架，专为真实场景设计

你是否曾经精心构建了一个AI智能体，在测试中表现完美，却在真实用户对话中频频失控——忽略系统提示、在关键时刻产生幻觉回答、无法稳定处理边缘情况？Parlant的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于Python构建的企业级LLM智能体开发框架，帮助开发者创建行为完全符合业务要求的可靠对话AI。

截至收录：
Parlant项目stars数：10259
Parlant项目forks数：835

Parlant项目目录截图

Parlant核心亮点

🎯 确保规则遵循：通过自然语言定义行为准则，Parlant能上下文感知地匹配并强制执行，告别传统提示工程的不可靠性。
🛡️ 内置防护机制：有效防止幻觉回答和偏离主题的响应，保障关键场景下的对话安全。
🔧 可靠工具集成：轻松连接API、数据库和外部服务，确保工具调用的稳定性和一致性。
📊 完整可解释性：清晰了解智能体每个决策背后的原因和依据，支持持续优化迭代。

Parlant快速开始

只需几分钟，你就能在本地运行起 Parlant：

1. 安装：
   
pip install parlant
2. 创建你的第一个智能体：

    
   import parlant.sdk as [email protected]
   async def get_weather(context: p.ToolContext, city: str) -> p.ToolResult:
   return p.ToolResult(f"Sunny, 72°F in {city}")
   
   async def main():
   async with p.Server() as server:
   agent = await server.create_agent(
   name="WeatherBot",
   description="Helpful weather assistant"
   )
      await agent.create_guideline(
           condition="User asks about weather",
           action="Get current weather and provide friendly response",
           tools=[get_weather]
       )
   
   if name == "main":
   import asyncio
   asyncio.run(main())
   

3. 测试智能体：访问 http://localhost:8800 即可在测试 playground 中体验

Parlant应用场景

金融服务场景：构建合规优先的金融顾问智能体，内置风险管理机制，确保每项建议符合监管要求。
医疗健康场景：开发符合HIPAA标准的患者服务代理，在保护患者数据的同时提供准确的医疗信息。
电子商务场景：实现大规模的客户服务自动化，可靠处理订单查询、退换货流程等关键业务。
用户案例：目前，摩根大通等金融机构、医疗保健提供商、法律事务所和电商平台都在使用Parlant构建生产级AI智能体。

Parlant项目链接

Parlant GitHub 仓库

emcie-co / parlant项目地址：https://github.com/emcie-co/parlant

本文地址：https://www.tgoos.com/8916