Plan-and-Execute Agents 计划-执行代理 计划与执行代理承诺比以往的代理设计更快、更便宜、更高效地执行任务。在这篇文章中,您将学习如何在LangGraph中构建3种类型的计划代理。 Plan-and-execute (Python, JS) LLMCompiler (Python) ReWOO (Python) 我们在LangGraph中发布了三种展示“计划与执行”风格代理设计的...
构建自己的 Plan-and-Execute Agent 下面我们来看一下如何使用 Python 和 LangGraph 构建一个简单的 Plan-and-Execute Agent。 规划器的构建代码如下: async def plan_step(state: PlanExecute): plan = await planner.ainvoke({"messages": [("user", state["input"])]}) return {"plan": plan.steps} ...
Langchain Plan-And-Execute框架使用 代码示例:可以调用自定义工具函数1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64...
通过这些步骤,Plan-and-Execute系统能够灵活应对复杂任务,确保了较高的执行效率和计划准确度。 三、创新与实用并重的AI设计 这种设计模式不仅在科研领域具有重大意义,在实际应用中也有广阔前景。例如,智能客服系统可以利用Plan-and-Execute实时调整交互策略,提升客户满意度;自动驾驶系统可以在复杂路况下动态调整路径,确保行...
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...
1.2 Plan-and-Execute 模式 Plan-and-Execute 模式采用"先规划后执行"的策略,将任务分为两个明确的阶段: 规划阶段(Planning): 分析任务目标 拆分子任务 制定执行计划 执行阶段(Execution): 按计划顺序执行子任务 处理执行结果 调整执行计划(如需要) Plan-and-Execute 的典型 Prompt 模板: ...
在人工智能领域,创新技术层出不穷,而一项新的AI设计模式——Plan-and-Execute,正引发行业内的广泛关注。这种模式旨在提升AI助手的响应速度和准确性,特别是在复杂任务的解决上。通过结合规划和执行两大环节,Plan-and-Execute使得人工智能系统不仅能进行深思熟虑的决策,也能迅速应对环境的变化。这一模式将大幅度推动智能...
[langgraph][6] Plan-and-Execute Agent 12:13 [Langchain] 与SQL对话 18:48 [langgraph][7] Reasoning without Observation 22:39 [langgraph][8]LLMCompiler Agent 14:08 [langgraph][9]基础反射Agent 12:29 [langgraph][10] 风暴 Storm 18:03 [langgraph][11]Self Discover 05:52 [...
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7.3.2 创建Plan-and-Execute Agent并尝试一个“不可能完成的任务”书名: 大模型应用开发:动手做AI Agent 作者名: 黄佳 本章字数: 2292字 更新时间: 2024-09-05 17:12:20首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读00:04:58 摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 ...