本文探讨了代理AI计划模式，对于构建复杂的AI任务至关重要。这些模式使AI能够将大型目标分解为较小的，易于管理的子目标，并适应反馈和变化。我们将研究两种分解方法：分解优先（稳定环境的预先计划）和交错（灵活的，适合动态情况的自适应计划）。
反应框架结合了推理和行动，以解决问题解决问题。我们还将讨论Rewoo，这是一种更有效的体系结构，最大程度地减少了冗余观测值并确定计划的动作序列。这样可以优化复杂的任务完成。
目录：
代理AI计划：高级视图
代理AI计划模式使用结构化循环：计划，任务生成，执行和重新启动。这种迭代过程允许AI根据结果调整其方法，从而提高适应性。关键组件包括：计划（初始策略），任务生成（分解问题），单任务代理（使用React或Rewoo之类的方法执行子目标），重新启动（根据结果调整）和迭代（重复该过程）。
说明性示例：图像理解
此示例演示了模式如何在图像理解中起作用。目标是描述图像并计数对象。代理将其分解为子目标（对象检测，分类，字幕生成）。它使用预训练的模型作为工具，结合结果，并在提出最终答案之前评估其输出。
任务分解策略
存在两种方法：分解优先（执行前的完整分解，适合稳定环境）和交错（同时分解和执行，适应动态环境）。
反应：推理和表演
React将推理和作用结合在一起。模型原因，采取行动，观察结果，并将其纳入其下一个推理步骤。这种迭代过程允许适应和复杂的问题解决。
React实施（OpenAI API和HTTPX）
本节将使用OpenAI API和HTTPX库详细介绍代码，以实现React模式，包括自定义操作（Wikipedia搜索，计算等）。 （为简洁而省略了代码示例；有关详细信息，请参见链接的文章）。
与Langchain反应
本节将展示如何使用Langchain和OpenAI的GPT模型来构建工具增强的代理，并集成自定义工具（例如，Web搜索）。 （为简洁而省略了代码示例；有关详细信息，请参见链接的文章）。
rewoo：没有观察的推理
REWOO通过预先产生完整的计划来提高效率。计划者创建计划，工人执行该计划，而求解器综合了最终答案。这减少了冗余LLM调用。
rewoo vs.基于观察的推理
与观察依赖性推理相比，REWOO的结构化方法可降低迅速冗余，从而提高效率和可扩展性。
rewoo代码示例（langgraph）
本节将使用langgraph提供一个代码示例来实现rewoo架构。 （为简洁而省略了代码示例；有关详细信息，请参见链接的文章）。包括说明图。
好处和局限性
代理AI计划提供了灵活性和适应性，但与更简单的方法相比，可能是不可预测的且不一致的。
结论
代理AI计划模式对于构建复杂的AI系统至关重要。 React和Rewoo代表该领域的进步，提高了效率和适应性。
常见问题（简短省略答案；请参见原始文本）。
此修订后的输出可以使用标题和子标题有效地进行重组，以保持原始内容的含义，以更好地可读性和流程。切记用原始输入中的实际图像URL替换占位符图像URL。
以上是什么是代理AI计划模式？ - 分析Vidhya的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
