AI Agent 技术基石-ReAct
xsobi 2024-12-10 21:36 1 浏览
本文将探讨 AI Agent ，Lilian Weng在其博文《LLM Powered Autonomous Agents》 中，对基于LLM的AI Agent 做了系统综述.
在这篇博客中，Agents 被定义为LLM、记忆（Memory）、任务规划（Planning Skills）以及工具使用（Tool Use） 的集合，其中 LLM 是组成Agent 大脑，Memory、Planning Skills 以及 Tool Use 等则是 Agents 系统实现的三个关键组件.
Memory: 包括长期记忆和短期记忆，短期记忆即输入到LLM 中的Prompt提示词，长期记忆即Agent 外挂的知识库.
Planning Skill + Tool Use (Action) 在Agent 中，则是ReAct 技术需要进行阐述的两个部分，ReAct 技术是所有Agent 的基础，其来源于Google 大脑《ReAct：Synergizing Reasoning And Actiong In Language Models》 这篇论文；在 ReAct 工作之前，大家往往将大模型的推理能力和行为决策能力分开进行研究。而 ReAct 首次在语言模型中将推理和行为决策紧密结合起来，使得语言模型的推理能力能够根据知识进行计划安排，行为决策能够与外界工具进行交互。
ReAct = 推理 + 执行动作得到观测结果，其数学表达式如下：
ReAct灵感来自于作者对人类行为的一个洞察：在人类从事一项需要多个步骤的任务时，每一步之间往往会有一个推理过程。作者提出让 LLM 把内心独白「说」出来，然后再根据独白做相应的动作，模仿人类的推理过程，以提高 LLM 答案的准确性.
像CoT链式推理一样，ReAct是一种提示工程方法，使用少量样本学习教会模型如何解决问题。CoT旨在模仿人类思考问题的方式，ReAct也包括这种推理元素，但它更进一步，允许代理文本动作，让它也可以与环境互动，缓解了CoT 在实际问题解决上的幻觉。
最后做一下总结，ReAct的本质：人类使用言语推理（说话或思考）来帮助我们制定策略和记忆事情，但我们也可以采取行动来获取更多信息和实现我们的目标。
在接下来的文章中，机器学习搬运工将介绍一下Planning 中Reflection 技术，然后结合LangChain 框架进行代码实战。
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