12LangChain实战课 - ReAct框架与代理的应用

LangChain实战课 - ReAct框架与代理的应用

在本次LangChain实战课程中，我们深入探讨了ReAct框架以及代理（Agent）在大语言模型中的应用。以下是本次课程的核心内容和要点：

1. ReAct框架的介绍

ReAct框架是一种指导大语言模型（LLMs）进行推理和行动的思维框架，它通过协同推理（Reasoning）和行动（Acting）来解决任务。
推理阶段包括对环境的观察和生成推理轨迹，而行动阶段则涉及到与外部源的交互和收集信息。

2. ReAct框架的重要性

ReAct框架能够改善大模型解决问题时的可解释性和可信度，因为它详细记录了每一步的推理过程。
通过ReAct框架，LLMs能够生成任务解决轨迹，即观察环境、进行思考、采取行动，从而提高了模型的自主性和灵活性。

3. 代理的作用

代理（Agent）是LangChain中的核心概念，它能够接触并使用一系列外部工具，并根据用户的输入决定调用哪些工具。
代理不仅能够使用多种工具，还能够将一个工具的输出作为另一个工具的输入，实现工具间的协同工作。

4. 代理与链的核心差异

代理与链（Chain）的主要区别在于代理具有更高的自主性，能够根据任务需求自主计划、判断并执行行动，而链则更多地关注于单一的任务流程。

5. ReAct框架的实际应用

通过一个具体的示例，我们看到了代理如何使用ReAct框架来完成一个任务：找到玫瑰的当前市场价格，并计算加价15%后的新价格。
代理首先使用搜索引擎工具（serpapi）搜索玫瑰的市场价格，然后利用数学计算工具（llm-math）计算新价格。

6. ReAct框架的潜力

ReAct框架在未来的发展中具有巨大的潜力，尤其是在具身智能领域，它将使智能代理能够在虚拟或实际环境中进行更复杂的交互。

思考题回答

在ReAct框架中，推理和行动各自代表什么？其相互之间的关系如何？
- 推理（Reasoning）：在ReAct框架中，推理是指模型对当前环境和状态的观察，并生成推理轨迹的过程。这包括对信息的分析、问题的理解和解决方案的规划。推理使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。
- 行动（Acting）：行动是指模型根据推理结果采取的具体步骤，如与外部源（知识库、搜索引擎等）进行交互并收集信息，或直接给出最终答案。行动是推理的直接结果，是模型将内部推理转化为可观察行为的过程。
- 相互关系：推理和行动在ReAct框架中是紧密相连的。推理为行动提供指导和计划，而行动的反馈又可以作为推理的输入，从而形成一个动态的循环。推理阶段的深入理解和正确决策能够提高行动的有效性，而行动的结果又可以验证和深化推理的准确性。
为什么说ReAct框架能改善大模型解决问题时的可解释性和可信度？
- ReAct框架通过详细记录模型的每一步推理过程，使得模型的决策过程更加透明，从而提高了模型的可解释性。用户可以追踪模型是如何从观察到行动的每一步，理解模型是如何得出结论的。
- 通过记录推理过程，ReAct框架还能够提高模型的可信度。当模型的推理过程是可验证和可审查的，用户对模型输出的信任度也会增加。这种透明度有助于建立用户对模型可靠性的信心，尤其是在需要高准确性的关键任务中。
你能否说一说LangChain中的代理和链的核心差异？
- 代理（Agent）：在LangChain中，代理是一种具有高度自主性的实体，它能够根据任务需求自主计划、判断并执行行动。代理可以访问和使用多种外部工具，并且能够根据任务的进展动态地调用这些工具。代理的核心在于其能够进行复杂的决策和执行多步骤任务。
- 链（Chain）：链则更多地关注于单一的任务流程，它通常由一系列预定义的步骤组成，这些步骤按顺序执行以完成特定的任务。链通常不具备代理的自主性和灵活性，它们更多地依赖于预设的逻辑和流程。
- 核心差异：代理与链的核心差异在于自主性和灵活性。代理能够根据环境变化和任务需求自主地做出决策和调整策略，而链则遵循固定的流程。代理可以执行更复杂的任务，涉及多个工具和动态决策，而链则更适合执行单一、明确的任务序列。