案例代码链接(用的是 prebuild 的 ReAct 类型 Agent?) 这个简单的架构大致基于Wang等人的 Plan-and-Solve Prompting 计划与解决提示的论文,以及Yohei Nakajima的 BabyAGI 项目,代表了规划代理架构。它包括两个基本组件: Planner 规划器,提示LLM生成一个多步骤计划以完成一个大任务。 Executor 执行器,接受用户查询和...
3. Plan-and-Execute Agent 方案 LangChain 中的 Plan-and-Execute Agent 受到关于Plan-and-Solve的论文的启发。 LangChain 见:从0到1开发AI Agent(智能体)(四)| LangChain 的快速入门 LangChain团队认为,Plan-and-Execute Agent非常适合更复杂的长期规划,把复杂的任务拆解成一个个子任务,逐个击破。可以避免多...
from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.agents import AgentType from langchain.chat_models import ChatOpenAI def create_react_agent(tools, llm): return initialize_agent( tools=tools, llm=llm, agent=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) # 使用示...
[Agent][4][工具] 语音工具 04:46 [Agent][5][工具] 语音工具(二) 07:24 [langgraph][1] 快速开始 11:20 [langgraph][2] 状态图 13:08 [langgraph][3]异步+Stream 05:46 [langgraph][4] 持久性(Persistence) 07:03 [langgraph][5] 与Agent互动 04:25 [langgraph][6] Plan-an...
# 初始化Plan-and-Execute Agent agent = PlanAndExecute(planner=planner, executor=executor, verbose=True)# 运行Agent解决新问题(完善了需求) agent.run("查查玫瑰的库存然后给出50朵玫瑰的价格和当天的配送方案!")运行效果:在多轮尝试后最终给出了正确的结果1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15...
# 初始化Plan-and-Execute Agent agent = PlanAndExecute(planner=planner, executor=executor, verbose=True) # 运行Agent解决新问题(完善了需求) agent.run("查查玫瑰的库存然后给出50朵玫瑰的价格和当天的配送方案!") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
近年来,AI技术的发展日新月异,人工智能大模型的实际应用探索正逐步深入。在《AI大模型实战篇:AI Agent设计模式 – Plan & Execute》中,作者风叔向我们详细介绍了“Plan-and-Execute”设计模式的原理、实现方法及其实战应用。这种创新的方法在人工智能系统中引入了灵活性和高效性,引发了业内的高度关注。
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 ...
7.3 通过Plan-and-Execute Agent实现物流管理书名: 大模型应用开发:动手做AI Agent 作者名: 黄佳 本章字数: 35字 更新时间: 2024-09-05 17:12:19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 举报 上QQ阅读APP看后续精彩内容 下载QQ阅读APP,第一时间看更新 ...
The agent also has a tool which allows it to ask you questions during the planned run if it needs further clarification. The user input prompt will come up on the terminal where you ran the agent from. ### :robot: Plan And Execute These are the papers and information wh...