大语言模型的推理能力(比如COT)和执行能力(比如生成执行计划)之前是独立研究的,而本文[1]提出的ReAct框架则协同考虑大模型的推理和执行能力。推理能力有助于推断、跟踪、更新动作计划,同时也可处理异常。而动作可以和环境或外部数据源交互以获取额外的业务知识。 图1 ReAct工作原理简图[2] 在问答数据集HotpotQA和事实...
论文1: REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS 一、具体做法 二、实验评估 论文2: REST MEETS REACT: SELF-IMPROVEMENT FOR MULTI-STEP REASONING LLM AGENT 一、具体做法 二、实验评估 论文3: AGENTTUNING: ENABLING GENERALIZED AGENT ABILITIES FOR LLMS 一、具体做法 二、实验评估 论文4:...
MetaGPT是一个多Agent框架,它也支持ReAct思想。在MetaGPT中,实现ReAct思路需要设置Role中Action的执行模式为RoleReactMode.REACT。ReAct的入口函数为_react,该函数中先执行_think思考下一步应该执行哪个Action,然后执行_act执行相应的Action。这种思考-行动循环是ReAct思想的核心,它使得MetaGPT能够不断适应环境变化,优化自...
from langchain.agents import create_react_agent # 构建ReAct代理 agent = create_react_agent(llm, tools, prompt) # 导入AgentExecutor from langchain.agents import AgentExecutor # 创建代理执行器并传入代理和工具 agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) # 调用代理执行器...
目前Agent主流的决策模型是ReAct框架,也有一些ReAct的变种框架,以下是两种框架的对比。 传统ReAct框架:Reason and Act ReAct=少样本prompt + Thought + Action + Observation 。是调用工具、推理和规划时常用的prompt结构,先推理再执行,根据环境来执行具体的action,并给出思考过程Thought。
大模型ReAct框架——打造AI Agent的代码实现——基于LLM + Function Call构建Agent,AIAgent也就是AI智能体,是通过把大模型作为“大脑”,通过利用大模型的推理和规划能力,然后调用外部工具来完成复杂任务的一种方式。简单来说,Agent就是一种让大模型自己思考和分析问题
随着人工智能技术的不断进步,AI Agent设计模式逐渐成为研究和应用的热点。ReAct模式作为AI Agent设计模式的起点,以其模拟人类思考和行动过程的特点,为各种智能应用提供了一种有效的实现途径。 在《大佬们都在关注的AI Agent,到底是什么?用5W1H分析框架拆解AI Agent(下篇)》中,风叔简单介绍了AI Agent的八种设计模式。
ReAct思想作为一种将推理和行动相结合的设计思路,在Agent开发框架中得到了广泛应用。通过源码学习,我们可以深入理解ReAct框架的思考、行动、观察循环以及其在不同Agent框架中的具体应用。同时,我们也可以看到ReAct思想在提升Agent决策能力方面的优势和挑战。未来,随着人工智能技术的不断发展,ReAct思想有望在更多领域得到应用...
AI agent开发——使用react框架 来自《动手做AI agent》,我的代码如下: import os os.environ['OpenAI_API_KEY'] = 'xxx填写你的' os.environ['SERPAPI_API_KEY'] = 'xxx填写你的' from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # 导入LangChain Hub...