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Agent的进化之路：超越传统planing！

发布日期：2024-08-01 16:52:13 浏览次数： 1887 来源：探索AGI

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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