Was ist Agenten -KI -Planungsmuster? - Analytics Vidhya

In diesem Artikel werden die agierischen KI -Planungsmuster untersucht, die für die Strukturierung komplexer KI -Aufgaben von entscheidender Bedeutung sind. Diese Muster ermöglichen es der KI, große Ziele in kleinere, überschaubare Unterbereitungen aufzuteilen und sich an Feedback und Änderungen anzupassen. Wir werden zwei Zersetzungsansätze untersuchen: Zersetzungen (Vorplanung für stabile Umgebungen) und verschachtelte (flexible, adaptive Planung für dynamische Situationen).

Das React-Framework kombiniert das Denken und das Handeln für iterative Problemlösungen. Wir werden auch REWOO diskutieren, eine effizientere Architektur, die redundante Beobachtungen minimiert und geplante Aktionssequenzen priorisiert. Dies optimiert komplexe Aufgabenabschluss.

Inhaltsverzeichnis:

• Agenten -KI -Planung: Ein Überblick
• Beispiel für Agenten -KI -Planung
• Aufgabenzersetzungsmethoden
• Verständnis reagieren
• Reagieren Sie den Workflow
• Reagieren Sie mit OpenAI API und HTTPX
• Reagieren Sie mit Langchain
• REWOO Workflow
• Rewoo vs. beobachtungsbasierte Argumentation
• Beispiel für den Code -Beispiel
• Vorteile und Nachteile der Agenten -KI -Planung
• Abschluss
• FAQs

Agenten-KI-Planung: eine hochrangige Ansicht

Das Agenten -KI -Planungsmuster verwendet eine strukturierte Schleife: Planung, Aufgabengenerierung, Ausführung und Wiederholung. Dieser iterative Prozess ermöglicht es KI, ihren Ansatz anhand der Ergebnisse anpassen und die Anpassungsfähigkeit zu verbessern. Zu den Schlüsselkomponenten gehören: Planung (Erststrategie), Aufgabengenerierung (das Problem abbrechen), Einzelaufgaben-Agenten (Ausführung von Unterbereichen mithilfe von Methoden wie React oder React oder REWOO), Replanning (Anpassung basierend auf den Ergebnissen) und Iteration (Wiederholung des Prozesses).

Illustratives Beispiel: Bildverständnis

Dieses Beispiel zeigt, wie das Muster im Bildverständnis funktioniert. Ziel ist es, ein Bild zu beschreiben und Objekte zu zählen. Der Agent unterteilt dies in Subziele (Objekterkennung, Klassifizierung, Bildunterschriftengenerierung). Es verwendet vorgebildete Modelle als Tools, kombiniert Ergebnisse und bewertet die Ausgabe, bevor die endgültige Antwort vorgelegt wird.

Aufgabenzersetzungsstrategien

Es existieren zwei Ansätze: Zersetzungsfirst (vollständige Zerlegung vor Ausführung, geeignet für stabile Umgebungen) und verschachtelten (gleichzeitige Zerlegung und Ausführung, Anpassung an dynamische Umgebungen).

Reagieren: Argumentation und Schauspielerei

React kombiniert Argumentation und Handlung in einer Schleife. Die Modellgründe ergreifen Maßnahmen, beobachtet das Ergebnis und beinhaltet dies in den nächsten Argumentationsschritt. Dieser iterative Prozess ermöglicht eine Anpassung und komplexe Problemlösung.

React Implementierung (OpenAI API und HTTPX)

In diesem Abschnitt wird der Code mithilfe der OpenAI -API und der HTTPX -Bibliothek mit dem Implementieren des React -Musters einschließlich benutzerdefinierter Aktionen (Wikipedia -Suche, Berechnungen usw.) beschrieben. (Code -Beispiel für Kürze weggelassen; siehe verknüpfter Artikel für Einzelheiten).

Reagieren Sie mit Langchain

In diesem Abschnitt wird angezeigt, wie ein Tool-Augmented-Agent mit Langchain- und OpenAI-GPT-Modellen erstellt wird und benutzerdefinierte Tools (z. B. Websuche) integriert. (Code -Beispiel für Kürze weggelassen; siehe verknüpfter Artikel für Einzelheiten).

Rewoo: Argumentation ohne Beobachtung

Rewoo verbessert die Effizienz, indem er im Voraus einen vollständigen Plan erstellt. Ein Planer erstellt den Plan, ein Arbeiter führt ihn aus und ein Löser synthetisiert die endgültige Antwort. Dies reduziert redundante LLM -Anrufe.

Rewoo vs. beobachtungsbasierte Argumentation

Der strukturierte Ansatz von REWOO verringert die sofortige Redundanz im Vergleich zu beobachtungsabhängigem Denken und Verbesserung der Effizienz und Skalierbarkeit.

Beispiel Code -Beispiel (Langgraph)

In diesem Abschnitt würde ein Code -Beispiel mit Langgraph zur Implementierung der REWOO -Architektur angeben. (Code -Beispiel für Kürze weggelassen; siehe verknüpfter Artikel für Einzelheiten). Illustrative Diagramme sind enthalten.

Vorteile und Einschränkungen

Die Agenten -KI -Planung bietet Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, kann jedoch unvorhersehbar und weniger konsistent sein als einfachere Methoden.

Abschluss

Agenten -KI -Planungsmuster sind für den Aufbau von ausgefeilten KI -Systemen von wesentlicher Bedeutung. React und React und Re -Woo stellen Fortschritte in diesem Bereich dar und verbessern die Effizienz und Anpassungsfähigkeit.

FAQs (Antworten zur Kürze weggelassen; siehe Originaltext).

Diese überarbeitete Ausgabe behält die Bedeutung des ursprünglichen Inhalts bei gleichzeitiger Umstrukturierung für eine bessere Lesbarkeit und Fluss unter Verwendung von Überschriften und Unterschreitungen effektiv. Denken Sie daran, die Platzhalter -Bild -URLs durch die tatsächlichen Bild -URLs aus der ursprünglichen Eingabe zu ersetzen.

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