이 기사는 복잡한 AI 작업을 구성하는 데 중요한 에이전트 AI 계획 패턴을 탐색합니다. 이러한 패턴을 통해 AI는 대규모 목표를 작고 관리 가능한 하위 목표로 분류하여 피드백 및 변경에 적응할 수 있습니다. 우리는 분해 최초 (안정적인 환경을위한 사전 계획)와 인터리브 (동적 상황에 대한 유연하고 적응 계획)의 두 가지 분해 접근법을 조사합니다.
React 프레임 워크는 반복적 인 문제 해결을위한 추론과 행동을 결합합니다. 우리는 또한 중복 관찰을 최소화하고 계획된 행동 시퀀스를 우선 순위로하는보다 효율적인 아키텍처 인 Reuoo에 대해 논의합니다. 이것은 복잡한 작업 완료를 최적화합니다.
목차 :
에이전트 AI 계획 : 높은 수준의 관점
에이전트 AI 계획 패턴은 계획, 작업 생성, 실행 및 회복의 구조적 루프를 사용합니다. 이 반복 프로세스를 통해 AI는 결과에 따라 접근 방식을 조정하여 적응성을 향상시킬 수 있습니다. 주요 구성 요소에는 계획 (초기 전략), 작업 생성 (문제 분류), 단일 작업 에이전트 (REACT 또는 Rewoo와 같은 방법을 사용하여 하위 골목 실행), 결과를 기준으로 조정 (프로세스 반복)이 포함됩니다.
예시 예 : 이미지 이해
이 예는 이미지 이해에서 패턴이 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 목표는 이미지를 설명하고 객체를 계산하는 것입니다. 에이전트는 이것을 하위 목표 (객체 감지, 분류, 캡션 생성)로 분류합니다. 사전 훈련 된 모델을 도구로 사용하고 결과를 결합하며 최종 답변을 제시하기 전에 출력을 평가합니다.
작업 분해 전략
분해 최초 (실행 전 완전히 분해, 안정적인 환경에 적합) 및 인터리브 (동시 분해 및 실행, 동적 환경에 적응)의 두 가지 접근법이 존재합니다.
반응 : 추론과 연기
React는 추론과 루프에서 행동을 결합합니다. 모델 이유는 행동을 취하고 결과를 관찰하며 다음 추론 단계에 포함시킵니다. 이 반복 프로세스는 적응과 복잡한 문제 해결을 허용합니다.
React 구현 (OpenAI API 및 HTTPX)
이 섹션에서는 OpenAI API 및 HTTPX 라이브러리를 사용하여 코드를 자세히 설명하여 사용자 정의 작업 (Wikipedia 검색, 계산 등)을 포함하여 React 패턴을 구현합니다. (간결성에 대해서는 코드 예제가 생략되었습니다. 자세한 내용은 링크 된 기사를 참조하십시오).
랑케인과 반응합니다
이 섹션에서는 Langchain 및 OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 도구를 구축하는 에이전트를 구축하는 방법을 보여줍니다 (예 : 웹 검색). (간결성에 대해서는 코드 예제가 생략되었습니다. 자세한 내용은 링크 된 기사를 참조하십시오).
Rewoo : 관찰없이 추론
Rewoo는 완전한 계획을 선불로 생성하여 효율성을 향상시킵니다. 플래너는 계획을 생성하고, 노동자가 계획을 실행하며, 솔버는 최종 답변을 종합합니다. 이렇게하면 중복 LLM 호출이 줄어 듭니다.
Rewoo 대 관찰 기반 추론
Rewoo의 구조화 된 접근 방식은 관찰 의존적 추론에 비해 신속한 중복성을 감소시켜 효율성 및 확장 성을 향상시킵니다.
Reuoo 코드 예제 (langgraph)
이 섹션에서는 Langgraph를 사용하여 Rewoo 아키텍처를 구현하는 코드 예제를 제공합니다. (간결성에 대해서는 코드 예제가 생략되었습니다. 자세한 내용은 링크 된 기사를 참조하십시오). 예시적인 다이어그램이 포함되어 있습니다.
혜택과 한계
에이전트 AI 계획은 유연성과 적응성을 제공하지만 더 간단한 방법보다 예측할 수없고 일관성이 떨어질 수 있습니다.
결론
에이전트 AI 계획 패턴은 정교한 AI 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. React and Rewoo는이 분야의 발전을 나타내며 효율성과 적응성을 향상시킵니다.
FAQ (간결성에 대한 답변, 원본 텍스트 참조).
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위 내용은 에이전트 AI 계획 패턴이란 무엇입니까? - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!