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掌握LLM代理,解锁复杂问题解决新技能。 核心内容: 1. LLM代理的定义及其在复杂问题处理中的作用 2. LLM代理的工作流程及关键组件解析 3. 实际应用场景与挑战分析
当您遇到没有简单答案的问题时,您通常需要遵循几个步骤,仔细思考并记住您已经尝试过的内容。LLM代理正是为语言模型应用程序中的这些情况而设计的。它们结合了全面的数据分析、战略规划、数据检索以及从过去的行动中学习以解决复杂问题的能力。
在本文中,我们将探讨什么是LLM代理、它们的好处、能力、实际示例以及他们面临的挑战。
LLM Agent 是高级 AI 系统,旨在创建需要顺序推理的复杂文本。他们可以提前思考,记住过去的对话,并使用不同的工具根据所需的情况和风格调整他们的回答。
现在,考虑一个详细的场景:
根据新的数据隐私法,公司面临的常见法律挑战是什么,法院如何解决这些问题?
这个问题比仅仅查找事实更深入。这是关于了解新规则,它们如何影响不同的公司,并了解法院对这一切的看法。一个简单的 RAG 系统可以提取相关的法律和案例,但它缺乏将这些法律与实际业务情况联系起来或深入分析法院判决的能力。
在这种情况下,当项目需要顺序推理、计划和记忆时,LLM Agent 就会发挥作用。
对于这个问题,Agent 可以将其任务分解为多个子任务,如下所示。
要完成这些子任务,Agent 需要一个结构化的计划LLM、一个可靠的内存来跟踪进度,以及访问必要的工具。这些组件构成了LLM Agent 工作流程的支柱。
LLM代理通常由四个部分组成:
LLM Agent 的核心是大语言模型,它根据经过训练的大量数据来处理和理解语言。
使用LLM Agent 时,首先要为其提供特定 Prompt。这个 Prompt 至关重要——它指导 LLM 如何响应、使用什么工具以及在交互过程中应该实现的目标。这就像在旅行前给导航员指路一样。
此外,您还可以使用特定角色自定义代理。这意味着为代理设置某些特征和专业知识,使其更适合特定任务或交互。这是关于调整代理以感觉适合情况的方式执行任务。比如历史专家、法律专家、经济专家等等。
从本质上讲,LLM Agent 的核心是将高级处理能力与可自定义功能相结合,以有效处理和适应各种任务和交互。
Agent 的LLM Memory 通过记录以前完成的工作来帮助他们处理复杂的LLM任务。内存有两种主要类型:
通过混合这两种类型的记忆,该模型可以跟上当前的对话,并利用丰富的交互历史记录。这意味着它可以提供更有针对性的响应,并随着时间的推移记住用户的偏好,使每次对话都感觉更加紧密和相关。从本质上讲,代理正在建立一种理解,这有助于它在每次互动中更好地为您服务。
通过规划,LLM Agent 可以推理,将复杂的任务分解成更小、更易于管理的部分,并为每个部分制定具体的计划。随着任务的发展,代理还可以反思和调整他们的计划,确保他们与现实世界的情况保持相关性。这种适应性是成功完成任务的关键。
规划通常包括两个主要阶段:计划制定和计划反思。
计划制定阶段,Agent 将大型任务分解为较小的子任务,如下是几种拆分的方法:
制定计划后,代理审查和评估其有效性非常重要。LLM基于智能体的智能体使用内部反馈机制,利用现有模型来改进其策略。他们还与人类互动,根据人类的反馈和偏好调整他们的计划。代理还可以从他们的真实和虚拟环境中收集见解,使用结果和观察来进一步完善他们的计划。
在规划中纳入反馈的两种有效方法是 ReAct[1] 和 Reflexion[2]。
这里的工具是帮助LLM Agent 与外部环境连接以执行某些任务的各种资源。这些任务可能包括从数据库中提取信息、查询、编码以及代理运行所需的任何其他内容。LLM当代理使用这些工具时,它会遵循特定的工作流程来执行任务、收集观察结果或收集完成子任务和满足用户请求所需的信息。
以下是不同系统如何集成这些工具的一些示例:
让我们看一下一些值得注意LLM的代理[8]和框架:
虽然LLM代理非常有用,但它们确实面临着我们需要考虑的几个挑战:
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