本文将深入对比两种主流的 Agent 推理模式:ReAct(Reasoning and Acting)和 Plan-and-Execute,通过实战案例帮助你做出正确的技术选型。 核心要点 深入理解两种主流 Agent 模式 ReAct 模式的思考-行动循环机制 Plan-and-Execute 的规划执行分离策略 掌握基于 LangChain 的实现方案 ReAct 模式的代码实现与最佳实践 Plan-and...
今天,我们就来深入探讨一种全新的架构——Plan-and-Execute,它正悄然改变着 AI Agent 解决复杂任务的方式。 传统ReAct 架构的困境 曾经,ReAct(推理 + 行动)架构在 AI 领域占据着重要的一席之地,然而其在实际应用中却暴露出一些关键的短板。 就执行效率而言,它就像一辆在每个路口都要重新启动的老爷车。传统的 ReAc...
Action Agents适合小型的任务,而plan-and-execute agents更适合需要保持长期目标的复杂任务,通常最好的方法是通过让plan-and-execute agent使用action agents来执行计划,将action agents的动态性与plan-and-execute agent的计划能力相结合。 Agent 类型 ReAct ReAct本质上就是把融合了Reasoning和Acting的一种范式,推理过程...
一、Plan-and-Execute的概念 Plan-and-Execute这个方法的本质是先计划再执行,即先把用户的问题分解成一个个的子任务,然后再执行各个子任务,并根据执行情况调整计划。Plan-and-Execute相比ReWOO,最大的不同就是加入了Replan机制,其架构上包含规划器、执行器和重规划器: 规划器Planner负责让 LLM 生成一个多步计划...
一、Plan-and-Execute 的概念 Plan-and-Execute 这个方法的本质是先计划再执行,即先把用户的问题分解成一个个的子任务,然后再执行各个子任务,并根据执行情况调整计划。Plan-and-Execute 相比 ReWOO,最大的不同就是加入了 Replan 机制,其架构上包含规划器、执行器和重规划器: ...
通过前面三篇文章,按照递进关系,风叔依次介绍了REWOO、Plan-and-Execute和LLM Compiler三种更侧重规划能力的AI Agent设计模式。从最初的ReAct模式出发,加入规划能力即演变成REWOO;再加上Replan能力即演变成Plan-and-Execute;最后再加上DAG和并行处理能力,即演变成LLM Compiler。
一、Plan-and-Execute的概念 Plan-and-Execute这个方法的本质是先计划再执行,即先把用户的问题分解成一个个的子任务,然后再执行各个子任务,并根据执行情况调整计划。Plan-and-Execute相比ReWOO,最大的不同就是加入了Replan机制,其架构上包含规划器、执行器和重规划器: ...
Plan-and-Execute Agent 讲解, 视频播放量 828、弹幕量 0、点赞数 11、投硬币枚数 4、收藏人数 12、转发人数 1, 视频作者 茉卷, 作者简介 我的网站 https://www.chatroller.cn 我的开源项目 ,相关视频:[Agent][3][工具] ReAct Agent + Arxiv,[langgraph][5] 与Agent互
Langchain Plan-And-Execute框架使用 代码示例: 可以调用自定义工具函数 import os os.environ['OpenAI_API_KEY'] = 'sk-piAxxxx替换你的xxxU7F5Zrc' os.environ['SERPAPI_API_KEY'] = '950fbd942ee77替换你的xxx37b' # 设置OpenAI网站和SerpApi网站提供的API密钥...
agent = PlanAndExecute(planner=planner, executor=executor, verbose=True) else : # structured tool - https://python.langchain.com/docs/modules/agents/agent_types/structured_chat.html agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, m...