LangGraph作为一个强大的工具,为我们提供了一种新的方式来实现复杂的AI工作流,特别是在构建ReACT(Reasoning and Acting)架构的智能Agent方面表现出色。本文将深入探讨如何使用LangGraph来实现ReACT架构,并提供详细的代码示例和解释。 LangGraph的基本概念 LangGraph是一个用于构建基于LLM的应用程序的Python框架。它的核心理...
这个功能背后的原理就是来自ReAct框架。 ReAct是Reasoning and Acting(也有一说是Reason Act)缩写,意思是LLM可以根据逻辑推理(Reason),构建完整系列行动(Act),从而达成期望目标。LLM灵感来源是人类行为和推理之间的协同关系。人类根据这种协同关系学习新知识,做出决策,然后执行。LLM模型在逻辑推理上有着非常优秀的表现,因...
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可以根据逻辑推理(Reson),构建完整系列行动(Act),从而达到期望目标。 LLM的灵感来源于人类和推理之间的协同关系,人类根据这种协同关系学习新的知识,做...
支持通过python直接将gpt api的请求重定向到ChatGPT中，ReAct实际执行时是一步步执行，下图截取的是最后一...
今天介绍一下这个开源框架的理论起源，arxiv 上的一篇论文《REAC T: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》（REACT：在语言模型中协同推理与行动）。Langchain 是这个论文 REACT 思想的软件工程实现。REACT = Reason + Act = 推理 + 行为。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.03629.pdf 项目...
ReAct vs Plan-and-Execute:LLM Agent 模式实战对比 在构建 LLM Agent 系统时,选择合适的推理模式至关重要。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...
之前的文章《解锁人工智能项目开发的关键:Python 基础库详解与进阶学习》中有过Langchain 的简单介绍。 今天介绍一下这个开源框架的理论起源,arxiv 上的一篇论文《REAC T: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》(REACT:在语言模型中协同推理与行动)。
ReAct是Reasoning and Acting(也有一说是Reason Act)缩写,意思是LLM可以根据逻辑推理(Reason),构建完整系列行动(Act),从而达成期望目标。LLM灵感来源是人类行为和推理之间的协同关系。人类根据这种协同关系学习新知识,做出决策,然后执行。LLM模型在逻辑推理上有着非常优秀的表现,因此有理由相信LLM模型也可以像人类一样进...
背景介绍 大模型ReAct(Reasoning and Acting)是一种新兴的技术框架,旨在通过逻辑推理和行动序列的构建,使大型语言模型(LLM)能够达成特定的目标。这一框架的核心思想是赋予机器模型类似人类的推理和行动能力,从而在各种任务和环境中实现更高效、更智能的决策和操作。
今天我们介绍一篇论文《REACT: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》,它是来自谷歌研究院和普林斯顿大学的一组研究人员在探索了在语言模型中结合推理和行为的潜力后发布的结果。虽然大型语言模型(LLM)推理(思维链提示)和行动(行动计划生成)的能力已经作为单独的主题进行了研究,但这是第一次将这两种能力...