Parlant：让LLM智能体真正听从指令的开源框架

你是否遇到过这样的困扰：精心训练的AI智能体在测试时表现完美，一旦面对真实用户就开始”放飞自我”？忽略系统提示、产生幻觉回答、无法处理边缘情况…这些痛点头疼吗？

Parlant的出现彻底改变了这一现状。这是一个专为控制而构建的LLM智能体框架，旨在确保智能体始终遵循指令，为真实世界应用而设计，几分钟内即可部署。

🎯 核心解决方案：用原则替代提示

传统方法需要编写复杂的系统提示，然后祈祷LLM能够遵循。而Parlant采用了一种全新的方法：

# Parlant方法：确保合规性 ✅
await agent.create_guideline(
    condition="客户询问退款",
    action="首先检查订单状态确认是否符合条件",
    tools=[check_order_status],
)

🚀 60秒快速入门

pip install parlant

import parlant.sdk as p

@p.tool
async def get_weather(context: p.ToolContext, city: str) -> p.ToolResult:
    # 您的天气API逻辑
    return p.ToolResult(f"{city}天气晴朗，72°F")

async def main():
    async with p.Server() as server:
        agent = await server.create_agent(
            name="WeatherBot",
            description="有用的天气助手"
        )

        await agent.create_guideline(
            condition="用户询问天气",
            action="获取当前天气并提供友好建议",
            tools=[get_weather]
        )

只需这样，您的智能体就能以可靠的规则遵循行为运行了！

🎬 实际演示

🔥 为什么选择Parlant

| 传统AI框架 | Parlant优势 |
|————|————-|
| 编写复杂系统提示 | 用自然语言定义规则 |
| 希望LLM遵循提示 | 确保规则合规 |
| 调试不可预测行为 | 可预测、一致的行为 |
| 通过提示工程扩展 | 通过添加准则扩展 |
| 祈祷可靠性 | 第一天就生产就绪 |

🛠️ 企业级功能

• 🧭 对话旅程：引导客户逐步达成目标
• 🎯 动态准则匹配：上下文感知的规则应用
• 🔧 可靠工具集成：API、数据库、外部服务
• 📊 对话分析：深入了解智能体行为
• 🛡️ 内置防护栏：防止幻觉和偏离主题的回复

🎯 适用场景

• 金融服务：合规优先的设计，内置风险管理
• 医疗健康：符合HIPAA的智能体，患者数据保护
• 电子商务：规模化客户服务，订单处理自动化
• 法律科技：精确的法律指导，文档审查协助

🌟 开发者评价

“这是我遇到过的最优雅的对话AI框架！使用Parlant开发是一种纯粹的乐趣。” — Vishal Ahuja，摩根大通客户面对面对话AI高级主管

📊 同类项目对比

与传统的LLM智能体框架相比，Parlant在规则遵循保证方面具有独特优势。类似项目如LangChain和LlamaIndex主要关注工具连接和知识检索，而Parlant专注于行为控制和合规性保证。AutoGPT和BabyAGI等自主智能体项目更强调任务自动化，但缺乏Parlant的企业级规则执行能力。

Parlant的突出特点在于其确保的规则遵循机制，这使得它特别适合对合规性要求严格的商业应用场景。