AI大模型从入门到实战-Agent认知框架之Plan-and-Execute

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“AI大模型从入门到实战-Agent认知框架之Plan-and-Execute”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

AI大模型从入门到实战-Agent认知框架之Plan-and-Execute：

在当今科技飞速发展的时代，AI 技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。而 AI Agent 作为其中的关键领域，其技术框架更是起着核心支撑作用。接下来，就让我们一同深入探究这些有趣且实用的技术框架吧！

一、pay and execute 框架：智能任务管理大师

（一）框架解析

从字面意义来看，pay and execute 就是计划并且执行，这听起来似乎简单，但其中蕴含着精妙的逻辑。它与 react 框架有相似之处，但应用场景各有侧重。在 pay and execute 框架中，重点在于先精心规划一系列行动，然后坚决执行。不过，仅有规划和执行还不够，反馈环节至关重要。就像一场复杂的交响乐演奏，每个乐器组（子任务）都需要按照总谱（计划）行动，同时指挥（大模型）要根据演奏效果（反馈）及时调整，确保整个演出（任务）顺利完成。

在复杂的项目管理中，例如大型建筑项目，从建筑材料的采购计划、施工队伍的任务分配，到施工进度的把控，都需要精确的规划与高效的执行。又比如在软件开发项目里，从功能模块的设计、代码编写任务的安排，到软件测试环节的规划，都能借助 pay and execute 框架实现有条不紊的推进。

（二）流程揭秘

当用户从外部环境输入一个请求，这就如同给智能体的“大脑”——LM（大语言模型）发送了一个任务指令。比如我们让智能体帮忙规划一次长途旅行，用户输入旅行目的地、时间和预算等信息，这就是启动了整个流程的第一步。

接着，LM 会依据 pay and execute 框架对输入问题进行拆解，生成一系列子任务，形成任务列表。就像把旅行规划这个大任务拆分成预订机票、酒店，规划景点游览路线，安排当地交通等子任务。每个子任务都是通向最终目标的关键一步。

之后，LM 会逐个处理这些子任务。在处理过程中，它可能会调用外部工具，比如查询机票预订网站获取航班信息，或者利用地图软件规划最佳游览路线；也有可能依靠自身强大的语言处理能力和知识储备来解决问题。例如在安排当地交通时，它可以根据对当地交通规则和常见出行方式的了解，给出合适的建议。

在解决每个子任务时，都会有反馈机制。这个反馈就像一个个小信使，将子任务的执行情况及时汇报给 LM，LM 根据反馈更新子任务的状态。比如预订机票时，如果遇到某个航班已满员，反馈信息会让 LM 知道这个子任务未完成，需要重新规划。只有当所有子任务都成功完成，智能体才能给用户提供一个完整且准确的旅行规划方案。但有时，可能会出现部分子任务无法顺利解决的情况，这时就需要根据之前的行动进行观察和重新规划，也就是 replay 环节。这个环节可能会产生新的子任务，这些新任务可能会影响后续步骤，也可能只针对当前出现问题的步骤进行调整，具体取决于问题的性质和整体任务的关联性。

为了更好地理解这个框架的实际应用，我们来看一个例子。假设我们问智能体：“在纽约 100 美元能买到几束玫瑰？”智能体首先会规划任务，可能包括查找纽约玫瑰的平均价格、计算 100 美元能购买的数量等子任务。在执行过程中，它可能会利用搜索工具在互联网上查找价格信息。但由于网络信息的复杂性和大模型预测的随机性，第一次它可能得出 100 美元大概可以买到 0.0679 株玫瑰这样看似不合理的答案。这是因为搜索到的信息可能存在偏差，或者模型在处理数据时出现了一些小失误。不过，当我们再次运行这个问题时，智能体可能会重新规划和执行任务，这次它可能会得到更合理的答案，比如 100 美元可以买五束玫瑰。这体现了框架在不断迭代和优化过程中的表现，也说明了我们在使用过程中可能会遇到的情况以及如何应对。

二、self ask 框架：智能探索的思维利器

self ask 框架宛如一个充满好奇心的智慧探险家，当面对不太明确的问题时，它不会轻易放弃，而是主动出击，挖掘更多潜在的信息。

它的核心原理是模仿人类的思考和推理过程。当遇到一个复杂问题时，它会像一位经验丰富的侦探，把问题逐步分解成一系列子问题，然后针对每个子问题进一步生成相关的追问，不断拓展信息边界。比如在研究“如何提高太阳能电池的转换效率”这个问题时，它可能会先问“目前太阳能电池的转换效率现状如何”“影响转换效率的主要因素有哪些”等子问题，然后再针对这些子问题继续追问，如“不同材料对转换效率的影响具体体现在哪些方面”等。

这种框架具有诸多显著优势。它能够突破知识的局限，通过主动提问和探索，获取更多原本可能被忽视的信息，就像在黑暗的知识洞穴中点亮一盏盏明灯。在提升推理能力方面，不断的自我提问促使它进行更深入的逻辑思考，如同沿着一条线索逐步解开谜团。而且，它还增强了可解释性，将复杂的推理过程分解为一个个清晰的问题和答案，让我们能够清楚地看到它的“思维轨迹”，使决策过程更加透明，就像把侦探的调查笔记展示在我们面前。

在信息检索任务中，self ask 框架的优势尤为突出。例如，当我们在寻找关于某种罕见疾病的治疗方法时，可能只给出了疾病的模糊名称，self ask 框架驱动的智能体就会主动给自己提出补充性问题，如“这种疾病的主要症状有哪些”“它属于哪个医学领域的疾病”等，通过这些问题明确查询方向，然后再去大模型中寻找更准确的答案，大大提高了信息检索的准确性和效率。

通过对 pay and execute 框架和 self ask 框架的详细了解，我们可以看到它们在不同场景下的独特价值。在实际应用中，我们可以根据具体的任务需求，灵活选择合适的框架，让 AI Agent 更好地为我们服务，助力我们在智能化的时代浪潮中取得更多的创新成果和便捷体验。接下来，我们还将继续探索其他的 AI Agent 技术框架，敬请期待！

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“AI大模型从入门到实战-Agent认知框架之Plan-and-Execute”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！