![为智能体进行规划 [译]](https://blog.langchain.dev/content/images/size/w760/format/webp/2024/07/Planning-for-agents.png)
为智能体进行规划 [译]
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原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。
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内容提要
文章讨论了大语言模型在规划和推理上的不足，并提出改进方法。通过提供充分信息和调整认知架构可以提升规划能力。通用架构提升推理，但领域特定架构更适合实际应用。未来模型会更智能，但定制架构仍重要。LangGraph工具有助于构建可控的认知架构，提高智能体的规划和推理能力。
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关键要点
- 大语言模型在规划和推理方面存在不足，影响智能体的可靠性。
- 智能体的规划和推理涉及评估信息并决定行动步骤。
- 函数调用是让LLM选择行动的常用方法，但复杂任务需要长期规划。
- 当前模型在规划和推理方面的表现难以准确衡量。
- 改善规划能力的简单方法是确保LLM拥有足够的信息。
- 认知架构分为通用架构和领域特定架构，后者更适合实际应用。
- 领域特定架构通过明确步骤和分类来提升智能体的推理能力。
- LangGraph工具帮助构建可控的认知架构，提高智能体的规划和推理能力。
- 未来模型将变得更智能，但定制架构仍然重要，尤其是对于复杂任务。
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