AI Agent 的发展一直备受瞩目。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...
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...
AssistGPT的思路是使用ReAct的方式,调用视觉的tools来理解多模态的内容,AssistGPT系统包含四部分,Planner:控制整个推理过程;Executor:执行外部工具,并把反馈返回给Planner;Inspector:管理输入和中间结果;Learner:评估系统性能并记录成功的试验,如上下文示例所示。AssistGPT可以使用交错语言和代码格式(可能不太好懂,可以看看下...
在上篇文章《AI大模型实战篇:AI Agent设计模式 – REWOO》中,风叔结合原理和具体源代码,详细介绍了ReWOO这种非常有效的AI Agent设计模式。 ReWOO发源于ReAct,加入了规划器以减少Token的消耗。但是ReWOO的规划器完成规划之后,执行器就只负责执行,即使计划存在错误,执行器也只是机械式地执行命令,这就导致ReWOO这种模...
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。可以避免多次 ReAct Agent 循环过程中产生的提示词过长的问题。 LangChain 中的 Plan-and-Execute Agent 框架包含计划者和执行者。 计划者是一个大模型,它利用语言模型的推理能力来规划要做的事情,以及...
本资料包深入探讨了React Agent开发中的Plan And Execute模式,涵盖了从理解任务到规划执行的全过程。介绍了如何利用大语言模型辅助制定计划,并结合实际业务场景执行任务。资料中详细解释了如何通过模板和工具调用,以及如何根据历史和输入结果调整计划,最终整合结果输出。适合需要掌握复杂任务处理和Agent交互的开发者。
[Agent][3][工具] ReAct Agent + Arxiv 05:49 [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]...
# 导入LangChain 工具 from langchain.tools import tool # 库存查询 @tool def check_inventory(flower_type: str) -> int: """ 查询特定类型花的库存数量。 参数: - flower_type: 花的类型 返回: - 库存数量 (暂时返回一个固定的数字) """ ...
[E-4] 15-Agent / 11-React-Agent.ipynb\n\n{PR Message - Write freely, … … c347ba8 ranian963 requested review from gyjong and Jae-hoya January 22, 2025 12:13 gyjong requested changes Jan 23, 2025 View reviewed changes Contributor gyjong left a comment • edited 🖥️ OS...
STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, memory=memory, agent_kwargs={ "memory_prompts": [chat_history], "input_variables": ["input", "agent_scratchpad", "chat_history"] }, verbose=True) return agent agent = setup_agent() def generate_response(input_text): with st.s...