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Agent的进化之路:超越传统planing!

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 前天 10:53 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

接下来几天咱们聊一聊Agent的planing模块及最先进的研究进展,在人工智能的世界里,LLM的兴起为自主智能体的规划能力带来了革命性的变化。想象一下,这些智能体就像电影里的超级英雄,它们能够感知环境、制定计划并执行动作。但要成为一个真正的超级英雄,它们需要一个强大的规划能力。

最近,我读了一篇关于LLM在智能体规划中应用的综述文章,它提出了一个新颖的分类法,将现有的LLM-智能体规划方法分成了五大类:任务分解、多计划选择、外部模块辅助规划、反思与细化以及记忆增强规划。这就像是给这些智能体提供了不同的超能力,让它们能够更好地应对各种复杂任务。

  • 任务分解,就像把一个大蛋糕切成小块,让智能体可以一步步地解决。
  • 多计划选择,就像是给智能体一个“选择轮”,它可以生成多个计划,然后挑一个最好的来执行。
  • 外部模块辅助规划,则是让智能体借助外部的规划器,就像是有个军师在旁边出谋划策。
  • 反思与细化,就是让智能体在执行计划的过程中,能够停下来反思,然后改进计划。
  • 记忆增强规划,就像是给智能体一个记忆面包,让它能够记住过去的经验,为将来的规划提供帮助。

这些方法并不是孤立的,它们往往相互交织,共同提升智能体的规划能力。就像超级英雄团队里,每个成员都有自己的特长,但当他们联合起来时,就能发挥出更大的力量。

总的来说,LLM在智能体规划中的应用,让我们看到了人工智能领域的无限可能。随着技术的不断进步,我相信未来的智能体会变得更加聪明,能够更好地服务于我们的生活。


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