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1、自主性
2、交互性
3、适应性
4、目的性 ReAct Reasoning and Acting范式
模型的推理过程分为 推理 Reason 和行动 Action 两个步骤#xff0c;交替执行#xff0c;直至获得最终结果。
推理 Reason 生成分析步骤#xff0c;解释当前任务的上下文或状态…
Agent核心
1、自主性
2、交互性
3、适应性
4、目的性 ReAct Reasoning and Acting范式
模型的推理过程分为 推理 Reason 和行动 Action 两个步骤交替执行直至获得最终结果。
推理 Reason 生成分析步骤解释当前任务的上下文或状态帮助模型理解下一步行动的逻辑依据。
行动 Action 基于推理结果生成具体的工具调用请求如查询搜索引擎、调用API、数据库检索等将模型的推理转化成行动。 ActionExecutor 协作型的 multi-agent 系统
随着 LLM 的兴起研究者们逐渐认识到 LLM 的优势及其局限性那么综合多个不同功能的 LLM 的优点共同实现一个目标的 multi-agent 系统便应运而生。这种协作式的 multi-agent 系统也是当前的主流方向这种做法的主要优点有 专业知识增强系统内的每个 agent 都拥有各自领域的专业知识 广泛的专业知识可以帮助生成的结果全面且准确。 提高问题解决能力解决复杂的问题通常需要采取多方面的方法。LLM-based multi-agent 系统通过综合多个 agent 的优势提供单个 LLM 难以匹敌的解决方案。 稳健性和可靠性冗余和可靠性是人工智能驱动的解决方案的关键因素。LLM-based multi-agent 系统可降低单点故障的风险确保持续运行并减少出现错误或不准确的可能性。 适应性在动态的世界中适应性至关重要。LLM-based multi-agent 系统可以随着时间的推移而发展新的代理无缝集成以应对新出现的挑战。
协作机制
该研究发现协作机制的主要有以下几点 每一个 agent 都有不同的个体特质、思维模式和合作策略 agent 之间的辩论和 agent 本身的反思可以提高 agent 的表现-agent 数量和策略的平衡是形成协作的关键因素 LLM agents 的协作机制和人类的社会心理学有诸多相似之处如 从众和少数服从多数。
