Введение
В этом руководстве мы создаём агента мета-рассуждений, который решает, как думать, прежде чем ответить. Вместо того чтобы применять один и тот же процесс рассуждения для каждого запроса, мы разрабатываем систему, которая оценивает сложность, выбирает между быстрыми эвристиками, глубокими рассуждениями по цепочке мыслей или инструментальными вычислениями, а затем адаптирует своё поведение в реальном времени.
Основные компоненты
1. Анализ запроса: мы определяем, как классифицировать сложность, обнаруживать шаблоны и выбирать стратегию рассуждения.
2. Механизмы мышления:
* FastHeuristicEngine: для простых поисковых запросов.
* ChainOfThoughtEngine: для более глубокого анализа.
* ToolExecutor: для выполнения вычислений или поиска.
Мета-рассуждающий агент
Мы объединяем все компоненты в единый агент. Мы организуем поток от мета-рассуждений к исполнению, отслеживаем производительность и наблюдаем, как каждая стратегия ведёт себя.
Процесс работы агента
1. Анализ запроса: агент анализирует входящий запрос и определяет его сложность.
2. Выбор стратегии: на основе анализа агент выбирает наиболее подходящую стратегию мышления.
3. Исполнение: агент выполняет выбранную стратегию и генерирует ответ.
4. Отслеживание производительности: агент отслеживает время выполнения каждой стратегии и генерирует статистику.
Демонстрация
Мы создали демонстрационный бегун, чтобы показать возможности агента. Мы подаём ему разнообразные запросы и наблюдаем, как он выбирает стратегию и генерирует ответы.
Заключение
Создание мета-рассуждающего агента позволяет нам перейти от ответов по фиксированным шаблонам к адаптивному интеллекту. Мы наблюдаем, как агент анализирует каждый запрос, выбирает наиболее подходящий режим рассуждения и эффективно выполняет его, отслеживая свою производительность.
Проверьте полный код в блокноте.
1. Какие основные компоненты включает в себя система адаптивного агента мета-рассуждений?
Ответ: система включает в себя анализ запроса, механизмы мышления (FastHeuristicEngine, ChainOfThoughtEngine, ToolExecutor) и мета-рассуждающего агента, который объединяет все компоненты и организует поток от мета-рассуждений к исполнению.
2. Какие стратегии мышления может выбирать агент в зависимости от сложности запроса?
Ответ: агент может выбирать между быстрыми эвристиками (FastHeuristicEngine) для простых поисковых запросов, глубокими рассуждениями по цепочке мыслей (ChainOfThoughtEngine) для более глубокого анализа и инструментальными вычислениями или поиском (ToolExecutor) для выполнения вычислений или поиска.
3. Какие этапы включает в себя процесс работы агента?
Ответ: процесс работы агента включает в себя анализ запроса, выбор стратегии мышления на основе анализа, исполнение выбранной стратегии и генерацию ответа, а также отслеживание производительности каждой стратегии и генерацию статистики.
4. Какие преимущества даёт создание мета-рассуждающего агента по сравнению с ответами по фиксированным шаблонам?
Ответ: создание мета-рассуждающего агента позволяет перейти от ответов по фиксированным шаблонам к адаптивному интеллекту. Агент анализирует каждый запрос, выбирает наиболее подходящий режим рассуждения и эффективно выполняет его, отслеживая свою производительность. Это обеспечивает более гибкое и эффективное решение задач.
5. Какие механизмы используются для отслеживания производительности агента?
Ответ: агент отслеживает время выполнения каждой стратегии и генерирует статистику, что позволяет ему анализировать свою производительность и оптимизировать выбор стратегий в будущем.