基于大模型的Agent进行任务规划的10种方式（附代码和论文）
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基于大模型的Agent进行任务规划的10种方式（附代码和论文）
基于大模型的Agent进行任务规划的10种方式（附代码和论文）
用户7250用户7250
用户9632用户96322024年5月28日修改
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基于大模型的 Agent 基本组成应该包含规划（planning)，工具（Tools)，执行(Action)，和记忆(Memory)四个方面，上一篇中多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式（附案例和代码）重点讲了进行长记忆管理的 8 种方案，本节将从 Agent 概念、ReAct 框架、示例、以及一些论文思路来具体聊下任务规划的话题，同时会辅以代码帮助理解，欢迎大家一起探讨。
在 OpenAI AI 应用研究主管 Lilian Weng 的博客《大语言模型（LLM）支持的自主式代理》([1])中，将规划能力视为关键的组件之一，用于将任务拆解为更小可管理的子任务，这对有效可控的处理好更复杂的任务效果显著。
基于大语言模型（LLM）的自主代理组成
人是如何做事的？
在日常工作中，我们通常将一项任务拆解成几个步骤：制定计划、执行计划、检查结果，然后将成功的作为标准，未成功的则留待下一次循环解决，这种方法已经被证明是高效完成任务的经验总结。
而这就是PDCA([2])，是美国质量管理专家休哈特博士提出的，由戴明采纳、宣传，获得普及，所以又称戴明环。基于 PDCA 模型可以将一般项目分为四个阶段，即 Plan(计划)——Do(执行)——Check(检查)—— Act(处理)。把一件事情做出计划、然后实施计划、检查计划分析哪些出现了问题并提出解决方案、然后成功的纳入标准，不成功的进入下一个循环去解决，循环往复，从而形成一套标准化的流程。
PDCA模型
Agent 是怎样工作的
而 Agent 的执行过程与人做事的方式类似，其中最有效的就是 ReAct 框架的思路，它来自论文《ReAct：在语言模型中协同推理与行动》([3])，作者发现让 Agent 执行下一步行动的时候，加上大模型自己的思考过程，并将思考过程、执行的工具及参数、执行的结果放到提示词中，就能使得模型对当前和先前的任务完成度有更好的反思能力，从而提升模型的问题解决能力。
比如斯坦福 AI 小镇项目([4])，AutoGPT([5])等去年大火的 Agent 的项目，都可以看到 ReAct 的思路，LangChain 框架中直接以 ReAct 为基础定义了几种代表性 Agent （CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION、ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 等）。
Thought: ...
Action: ...
Observation: ...
...(重复以上过程，即表示 ReAct 的工作过程）
构建 Agent
下面通过代码构建一个最基本的 Agent，不过这里有必要提前了解几个关键概念，有助于更好地理解 Agent 的工作过程。
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AgentAction：它主要包含两部分信息，tool表示 Agent 将要调用的工具的名称，tool_input表示传递给这个工具的具体输入。
•
AgentFinish：它有一个 return_values 参数，是一个字典，该字典的 output值表示要返回给用户的字符串信息。
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intermediate_steps：表示 Agent 先前的操作及其相应的结果。它是一个列表，列表中的每个元素是一个包含AgentAction和其执行结果的元组，这些信息对于未来的决策非常重要，因为它让 Agent 了解到目前为止已经完成了哪些工作。
定义工具
定义 Agent 要调用的工具，一个用于获取句子中不同汉字的数量的函数，同时将工具函数绑定到模型上
代码块
def count_unique_chinese_characters(sentence):
"""用于计算句子中不同汉字的数量"""
unique_characters = set()
for char in sentence:
if '\u4e00' <= char <= '\u9fff':
unique_characters.add(char)
return len(unique_characters)
将工具函数绑定到模型上
llm_with_tools = llm.bind(functions=[format_tool_to_openai_function(count_unique_chinese_characters)])
定义 Agent
定义一个 Agent，用于处理用户输入、大模型输出及对输出内容解析：
代码块
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("user", "{input}"),
MessagesPlaceholder(variable_name="agent_output"),
]
)
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
构建一个Agent，它将处理输入、提示、模型和输出解析
agent = (
{
"input": lambda x: x["input"],
"agent_output": lambda x: format_to_openai_function_messages(
x["intermediate_steps"]
),
}
| prompt
| llm_with_tools
| OpenAIFunctionsAgentOutputParser()
)