Plan-and-Execute 模式：复杂任务分解与并行执行的 Agent 设计 大家好，今天我们来深入探讨一种强大的 Agent 设计模式：Plan-and-Execute。它尤其擅长处理那些需要分解成多个步骤才能完成的复杂任务。我们将深入理解 Plan-and-Execute 的核心思想，学习如何将其应用于实际场景，并探讨一些关键的技术细节，包括任务分解策略、DAG 构建、并行执行以及错误处理机制。 1. 复杂任务的挑战 现实世界中的任务往往并非一蹴而就。例如，撰写一篇研究报告可能需要： 研究背景调查： 收集相关论文、数据和统计信息。 数据分析： 对收集到的数据进行处理和分析。 撰写初稿： 根据研究结果撰写报告的初步版本。 同行评审： 将初稿发送给相关领域的专家进行评审。 修改和完善： 根据评审意见修改和完善报告。 最终提交： 提交最终版本的报告。 如果我们将所有步骤都交给一个单一的、线性的 Agent 来处理，效率会非常低下。每一步都必须等待上一步完成才能开始，而且无法充分利用计算资源。 2. Plan-and-Execute 模式的核心思想 Plan-and-Execute …
Plan-and-Solve Prompting：将复杂任务分解为子目标并并行执行的策略
Plan-and-Solve Prompting：复杂任务分解与并行执行的编程策略 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个在复杂编程任务中非常有效的策略：Plan-and-Solve Prompting。这个策略的核心思想是将一个复杂的任务分解为若干个更小、更易于管理的子目标，然后并行地执行这些子目标，最终将结果整合起来，从而解决整个问题。 Plan-and-Solve Prompting 尤其适用于那些需要多步骤推理、知识检索、或者需要结合多个工具才能完成的任务。传统的Prompting方法，例如直接让模型尝试一步到位地解决复杂问题，往往难以取得理想的效果。因为它面临着以下几个挑战： 信息过载: 模型需要同时处理大量信息，容易迷失方向。 推理困难: 复杂的逻辑推理容易出错。 知识不足: 模型可能缺乏解决问题所需的特定知识。 工具调用复杂: 需要多次调用不同的工具，协同完成任务。 而Plan-and-Solve Prompting 通过将问题分解，能够有效地缓解这些问题。接下来，我们将从理论到实践，深入探讨 Plan-and-Solve Prompting 的各个方面。 1. Plan阶 …