この記事では、複雑なAIタスクを構築するために重要なエージェントAI計画パターンについて説明します。これらのパターンにより、AIは大きな目標をより小さく管理可能なサブゴールに分割し、フィードバックと変更に適応できます。分解ファースト（安定した環境の事前計画）とインターリーブ（動的状況のための柔軟な適応計画）の2つの分解アプローチを調べます。
Reactフレームワークは、反復的な問題解決の推論と行動を組み合わせています。また、Rewooについては、より効率的なアーキテクチャである冗長な観測を最小限に抑え、計画されたアクションシーケンスの優先順位付けについて説明します。これにより、複雑なタスクの完了が最適化されます。
目次：
エージェントAI計画：ハイレベルビュー
エージェントAI計画パターンは、構造化されたループを使用します：計画、タスク生成、実行、および再生。この反復プロセスにより、AIは結果に基づいてアプローチを調整し、適応性を向上させることができます。主要なコンポーネントには、計画（初期戦略）、タスク生成（問題の分解）、シングルタスクエージェント（ReactやRewooなどの方法を使用してサブゴールを実行）、再生（結果に基づいて調整）、および反復（プロセスの繰り返し）が含まれます。
実例：画像理解
この例は、画像の理解でパターンがどのように機能するかを示しています。目標は、画像を記述し、オブジェクトをカウントすることです。エージェントはこれをサブゴール（オブジェクト検出、分類、キャプション生成）に分割します。事前に訓練されたモデルをツールとして使用し、結果を組み合わせ、最終的な回答を提示する前に出力を評価します。
タスク分解戦略
2つのアプローチが存在します。分解ファースト（実行前の完全な分解、安定した環境に適しています）とインターリーブ（同時の分解と実行、動的環境への適応）。
反応：推論と演技
Reactは、ループで推論と行動を組み合わせます。モデルの理由は、行動を起こし、結果を観察し、それを次の推論ステップに組み込みます。この反復プロセスにより、適応と複雑な問題解決が可能になります。
React実装（Openai APIおよびHTTPX）
このセクションでは、OpenAI APIおよびHTTPXライブラリを使用してコードを詳細に説明し、カスタムアクション（ウィキペディア検索、計算など）を含むReactパターンを実装します。 （Brevityのために省略されたコード例。詳細については、リンクされた記事を参照）。
ラングチェーンと反応します
このセクションでは、LangchainとOpenaiのGPTモデルを使用してツールを構築する方法を示し、カスタムツールを統合します（たとえば、Web検索）。 （Brevityのために省略されたコード例。詳細については、リンクされた記事を参照）。
Rewoo：観察せずに推論
Rewooは、完全な計画を前もって生成することにより、効率を向上させます。プランナーが計画を作成し、労働者がそれを実行し、ソルバーが最終的な答えを合成します。これにより、冗長LLMコールが削減されます。
Rewooと観察ベースの推論
Rewooの構造化されたアプローチは、観察依存の推論と比較して迅速な冗長性を減らし、効率とスケーラビリティを改善します。
Rewooコードの例（langgraph）
このセクションでは、Langgraphを使用してRewooアーキテクチャを実装するコード例を提供します。 （Brevityのために省略されたコード例。詳細については、リンクされた記事を参照）。例示的な図が含まれています。
利点と制限
エージェントAI計画は、柔軟性と適応性を提供しますが、より単純な方法よりも予測不可能で一貫性が低い場合があります。
結論
エージェントAI計画パターンは、洗練されたAIシステムを構築するために不可欠です。 ReactとRewooは、この分野の進歩を表し、効率と適応性を向上させます。
FAQS （簡潔にして回答は省略されています。元のテキストを参照）。
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以上がエージェントAI計画パターンとは何ですか？ - 分析Vidhyaの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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