Qu'est-ce que le modèle de planification de l'IA agentique? - Analytique Vidhya

Cet article explore les modèles de planification d'IA agentiques, crucial pour structurer les tâches complexes d'IA. Ces modèles permettent à l'IA de décomposer de grands objectifs en sous-objectifs plus petits et gérables, à s'adapter aux commentaires et aux changements. Nous examinerons deux approches de décomposition: la décomposition d'abord (pré-planification pour les environnements stables) et entrelacée (planification flexible et adaptative pour des situations dynamiques).

Le cadre React combine le raisonnement et l'action pour la résolution itérative des problèmes. Nous discuterons également de Rewoo, une architecture plus efficace minimisant les observations redondantes et hiérarchisez les séquences d'action planifiées. Cela optimise l'achèvement des tâches complexes.

Table des matières:

• Planification de l'IA agentique: un aperçu
• Exemple de planification de l'IA agentique
• Méthodes de décomposition des tâches
• La compréhension de la réaction
• Réagir le flux de travail
• Réagir avec l'API OpenAI et HTTPX
• Réagir avec Langchain
• Rewoo Workflow
• Refrous vs raisonnement basé sur l'observation
• REWOO CODE EXEMPLE
• Avantages et inconvénients de la planification de l'IA agentique
• Conclusion
• FAQ

Planification d'IA agentique: une vue de haut niveau

Le modèle de planification de l'IA agentique utilise une boucle structurée: planification, génération de tâches, exécution et replanning. Ce processus itératif permet à l'IA d'ajuster son approche en fonction des résultats, en améliorant l'adaptabilité. Les composants clés comprennent: la planification (stratégie initiale), la génération de tâches (décomposer le problème), les agents à tâche unique (exécuter des sous-objectifs à l'aide de méthodes comme React ou Rewoo), le replanning (ajustement basé sur les résultats) et l'itération (répéter le processus).

Exemple illustratif: compréhension de l'image

Cet exemple montre comment le modèle fonctionne dans la compréhension de l'image. Le but est de décrire une image et de compter les objets. L'agent décompose cela en sous-objectifs (détection d'objets, classification, génération de légendes). Il utilise des modèles pré-formés comme outils, combine les résultats et évalue sa sortie avant de présenter la réponse finale.

Stratégies de décomposition des tâches

Il existe deux approches: décomposition d'abord (décomposition complète avant exécution, adaptée aux environnements stables) et entrelacée (décomposition et exécution simultanée, s'adaptant aux environnements dynamiques).

Réagir: raisonnement et jeu

React combine le raisonnement et l'action dans une boucle. Le modèle raisonne, prend des mesures, observe le résultat et intègre cela dans sa prochaine étape de raisonnement. Ce processus itératif permet l'adaptation et la résolution de problèmes complexes.

Implémentation React (API OpenAI et HTTPX)

Cette section détaillerait le code à l'aide de l'API OpenAI et de la bibliothèque HTTPX pour implémenter le modèle REACT, y compris les actions personnalisées (recherche Wikipedia, calculs, etc.). (Exemple de code omis pour la concision; voir l'article lié pour plus de détails).

Réagir avec Langchain

Cette section montrerait comment construire un agent à outil à l'aide de modèles GPT de Langchain et OpenAI, intégrant des outils personnalisés (par exemple, Recherche Web). (Exemple de code omis pour la concision; voir l'article lié pour plus de détails).

Rewoo: raisonnement sans observation

Rewoo améliore l'efficacité en générant un plan complet à l'avance. Un planificateur crée le plan, un travailleur l'exécute et un solveur synthétise la réponse finale. Cela réduit les appels LLM redondants.

Refrous vs raisonnement basé sur l'observation

L'approche structurée de Rewoo réduit la redondance rapide par rapport au raisonnement dépendant de l'observation, améliorant l'efficacité et l'évolutivité.

REWOO CODE Exemple (Langgraph)

Cette section fournirait un exemple de code utilisant Langgraph pour implémenter l'architecture Rewoo. (Exemple de code omis pour la concision; voir l'article lié pour plus de détails). Des diagrammes illustratifs sont inclus.

Avantages et limitations

La planification de l'IA agentique offre une flexibilité et une adaptabilité, mais peut être imprévisible et moins cohérente que les méthodes plus simples.

Conclusion

Les modèles de planification d'IA agentiques sont essentiels pour construire des systèmes d'IA sophistiqués. React et React représentent les progrès de ce domaine, améliorant l'efficacité et l'adaptabilité.

FAQ (réponses omises pour la concision; voir le texte original).

Cette sortie révisée maintient la signification du contenu d'origine tout en la restructurant pour une meilleure lisibilité et une meilleure écoute, en utilisant efficacement les titres et les sous-titres. N'oubliez pas de remplacer les URL de l'image d'espace réservé par les URL d'image réelles de l'entrée d'origine.

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