![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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延伸问答
大语言模型在规划和推理方面存在哪些不足？
大语言模型在规划和推理方面的不足主要影响智能体的可靠性，尤其是在复杂任务的长期规划中表现不佳。
如何改善智能体的规划能力？
改善智能体的规划能力可以通过确保大语言模型拥有足够的信息和调整认知架构来实现。
通用认知架构和领域特定认知架构有什么区别？
通用认知架构旨在提升任意任务的推理能力，而领域特定认知架构则更适合特定应用，通过明确步骤和分类来提升推理能力。
LangGraph工具如何帮助智能体的规划和推理能力？
LangGraph工具通过提供可控的认知架构，帮助构建定制的智能体，从而提高其规划和推理能力。
未来智能体的规划和推理能力将如何发展？
未来智能体的规划和推理能力将变得更智能，模型将更快、更便宜，但定制认知架构仍然是必不可少的。
为什么领域特定的认知架构更适合实际应用？
领域特定的认知架构通过明确的步骤和分类，能够更有效地处理特定任务，提升智能体的推理能力。
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