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Reflection 和 Tool Use 属于比较经典且相对已经广泛使用的方式#xff0c;Planning 和 Multi-agent 属于比较新颖比较有前景的方式。 文章目录 note一、四种设计模式1. Reflection2. Tool use3. Planning4. Multi-agent collaboration 二、相关代码实践 一、四种设计模…note
Reflection 和 Tool Use 属于比较经典且相对已经广泛使用的方式Planning 和 Multi-agent 属于比较新颖比较有前景的方式。 文章目录 note一、四种设计模式1. Reflection2. Tool use3. Planning4. Multi-agent collaboration 二、相关代码实践 一、四种设计模式 1. Reflection
基于reflection的纯粹的对结果反思无外部交互。这是一个非常基础的模式尽管很简单但却可以为结果带来挺大的提升。
推荐阅读 ● Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback, Madaan et al. (2023) ● Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning, Shinn et al., (2023)
2. Tool use
与工具交互并对交互结果进行推理。LLM中存储的信息通常不足以准确、有见地地回答问题。这个模式不具备迭代调用。
推荐阅读
Gorilla: Large Language Model Connected with Massive APIs, Patil et al. (2023)MM-REACT: Prompting ChatGPT for Multimodal Reasoning and Action, Yang et al. (2023)
3. Planning
有规划模块能完成任务拆解任务规划反思迭代。通过将任务分解为更小、更容易完成的子目标而不会迷失最终目标。
推荐阅读
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models, Wei et al., (2022)HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face, Shen et al. (2023)
4. Multi-agent collaboration
多Agent系统像 crewAI或 AutoGen这样的框架它们允许创建Multi-Agent 的应用。任务可以划分为由不同角色执行的小任务。
ex改编自 HuggingGPT 这个论文我需要生成一个图片一个女孩在看书她的姿势要个我给的这个图片中的男孩一样然后你再用文字描述这个图片Agent 的做法是先提取该图片中男孩的姿态可能是调用的 Huggingface上的模型然后再找到一个模型生成一张同样姿势的图片最后再描述好生成的这张图片。
推荐阅读
Communicative Agents for Software Development, Qian et al., (2023)AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation, Wu et al. (2023)
二、相关代码实践
链接https://github.com/neural-maze/agentic_patterns/tree/main
