1.动作代理(Action Agents):这种代理一次执行一个动作,然后根据结果决定下一步的操作。 2.计划-执行代理(Plan-and-Execute Agents):这种代理首先决定一系列要执行的操作,然后根据上面判断的列表逐个执行这些操作。 对于简单的任务,动作代理更为常见且易于实现。对于更复杂或长期运行的任务,计划-执行代理的初始规划步骤...
我们可以简单的理解为他可以动态的帮我们选择和调用 chain 或者已有的工具。代理主要有两种类型 Action agents 和 Plan-and-execute agents。 2.6.1. Action agents 行为代理: 在每个时间步,使用所有先前动作的输出来决定下一个动作。下图展示了行为代理执行的流程。 2.6.2. Plan-and-execute agents 预先决定...
2.6.2. Plan-and-execute agents 预先决定完整的操作顺序,然后执行所有操作而不更新计划,下面是其流程。 ● 接收用户输入 ● 计划要采取的完整步骤顺序 ● 按顺序执行步骤,将过去步骤的输出作为未来步骤的输入传递 3. LangChain 实战 3.1. 完成一次问答 ...
动作代理(Action Agents):这种代理一次执行一个动作,然后根据结果决定下一步的操作。 计划-执行代理(Plan-and-Execute Agents):这种代理首先决定一系列要执行的操作,然后根据上面判断的列表逐个执行这些操作。 对于简单的任务,动作代理更为常见且易于实现。对于更复杂或长期运行的任务,计划-执行代理的初始规划步骤有助于...
\2.计划-执行代理(Plan-and-Execute Agents):这种代理首先决定一系列要执行的操作,然后根据上面判断的列表逐个执行这些操作。 对于简单的任务,动作代理更为常见且易于实现。对于更复杂或长期运行的任务,计划-执行代理的初始规划步骤有助于维持长期目标并保持关注。但这会以更多调用和较高延迟为代价。这两种代理并非互斥...
主要有两种类型的代理:Plan-and-Execute Agents 用于制定动作计划;Action Agents 决定实施何种动作。 Agents模块还包含配合代理执行的工具(代理可以执行的操作。为代理提供哪些工具在很大程度上取决于希望代理做什么)和工具包(一套工具集合,这些工具可以与特定用例一起使用。例如,为了使代理与SQL数据库进行交互,它可能需要...
LangChain 目前是有两个语言版本(python和 nodejs),从下图可以看出来,短短半年的时间该项目的 python 版本已经获得了 54k+的 star。nodejs 版本也在短短 4 个月收货了 7k+的 star,这无疑利好前端同学,不需要会 python 也能快速上手 LLM 应用开发。
Extending the capabilities of LLMs using Planning agents and using "knowledge providers" - langchain plan and execute example · dasiths/llm-plan-and-execute-knowledge-provider-mesh@2d2fa62
Langchain 中使用Plan-and-Execute 代理 本文为译文,原文参考:Plan-and-Execute Agents in Langchain 传统的"行动代理"按照一种框架运作:接收用户输入,然后选择使用的工具,这个过程会一直持续到代理人回应用户为止。 然而,当用户的目标变得越来越复杂,开发者也更加依赖代理人时,对于更为先进的系统的需求就出现了。
根据Langchain官方对 Plan and Execute Agent的介绍,这类Agent主要受到BabyAGI项目和论文[2305.04091] Plan-and-Solve Prompting: Improving Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning by Large Language Models (arxiv.org)的影响,"Plan and Execute" 主要想要解决Action Agent (例如Zero-Shot ReAct Agent) 的三类问题:...