ReAct 设计模式首次提出于 2022 年的论文《ReACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》。当时 ChatGPT 还没有出现,这一设计模式让大型语言模型(LLM)能够学会使用工具,具有一定的开创性。 工作原理 ReAct 的原理非常简单。在 ReAct 出现之前,推理(Reasoning)和
论文证明：带有AI反馈的类似ReST方法，可以有效地应用于多步推理LLM agent。这是一种相对简单高效迭代构建高质量合成数据的方式，来实现agent自我改进；此外，这种质量越来越高的数据可以同时用于将多步agent蒸馏成几个数量级较小的模型，同时大部分保留了教师大模型的性能。二、论文的简单介绍 对于许多简单的自然语言...
AI Agent也就是AI智能体,是通过把大模型作为“大脑”,通过利用大模型的推理和规划能力,然后调用外部工具来完成复杂任务的一种方式。 简单来说,Agent就是一种让大模型自己思考和分析问题,选择合适的工具,最终解决问题的一种方法,其背后原理就来自于ReAct。 ReAct是Reasoning And Acting的缩写,意思是LLM可以根据逻辑推...
def__init__(self,question:str,key:str,max_steps:int=6,agent_prompt:PromptTemplate=react_agent_prompt,docstore:Docstore=Wikipedia(),react_llm:AnyOpenAILLM=AnyOpenAILLM(temperature=0,max_tokens=100,model_name="gpt-3.5-turbo",model_kwargs={"stop":"\n"},openai_api_key="sk"),)->None:self...
同样是AGENT_TO_CLASS,ReActDocstoreAgent和ZeroShotAgent是基于ReAct开发的。为了保持一致性,我们用和以上Self Ask相同的方式来初始化以下两个Agent,更简洁的初始化代码详见官网ReAct,ReAct Document Store ZeroShotAgent 需要提供可以使用的工具列表,以及每种工具的描述,LLM完全基于上下文,根据工具的描述进行工具选择,适用...
AI Agent也就是AI智能体,是通过把大模型作为“大脑”,通过利用大模型的推理和规划能力,然后调用外部工具来完成复杂任务的一种方式。 简单来说,Agent就是一种让大模型自己思考和分析问题,选择合适的工具,最终解决问题的一种方法,其背后原理就来自于ReAct。 ReAct是Reasoning And Acting的缩写,意思是LLM可以根据逻辑推...
一、结论写在前面 论文证明:带有AI反馈的类似ReST方法,可以有效地应用于多步推理LLM agent。这是一种相对简单高效迭代构建高质量合成数据的方式,来实现agent自我改进;此外,这种质量越来越高的数据可以同时用…
本文研究开展于 2022 年,当时 GPT3 已经发布了一段时间,研究人员注意到 LLM 在 CoT 技巧加持下展现出良好的自回归推理能力(称之为仅推理reasoning-only范式);同时,一些用预训练模型作为 agent 的初步研究也验证了 LLM 在各种互动环境中进行规划和行动的能力(仅行动acting-only范式)。但是,当时具有良好推理能力的标...
Agent是大模型的重要应用方向,而ReACT是学术界提出的重要方法,本文介绍ReACT论文,然后通过llama_index ReActAgent来分析ReACT的执行过程。 ReACT 《REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》,由Shunyu Yao等人撰写,发表在2023年的ICLR会议上。论文探讨了如何在大型语言模型(LLMs)中结合推理(reasoning...
LLM Agent是一种利用大型语言模型（LLM）作为核心计算引擎的人工智能系统，不仅具备文本生成功能，还具备一定程度的自主行为，能够进行决策以提高回复的准确性，甚至完成复杂任务。这一领域正成为LLM发展的趋势，几乎所有开源模型开始支持工具调用和Agent功能。实现LLM Agent离不开prompt技术，尤其是ReAct Prompt...