В этом руководстве мы создаём комплексную когнитивную схему и систему агентов для выполнения задач в реальном времени. Мы определяем структурированные схемы для идентификации, целей, планирования, памяти, валидации и доступа к инструментам и используем их для создания агентов, которые не только реагируют, но и планируют, выполняют, проверяют и систематически улучшают свои результаты.
Этапы работы
1. Определение когнитивной схемы: мы устанавливаем основную среду и определяем когнитивную схему, которая структурирует мышление и поведение агента.
2. Создание моделей: мы создаём строго типизированные модели для идентификации, конфигурации памяти, стратегии планирования и правил валидации, используя Pydantic и перечисления.
3. Настройка агентов: мы определяем две схемы на основе YAML, что позволяет настраивать различные личности и возможности агентов без изменения базовой системы выполнения.
Реализация системы управления инструментами
Мы реализуем реестр инструментов, который позволяет агентам динамически обнаруживать и использовать внешние возможности. Мы разрабатываем структурированную систему, в которой инструменты регистрируются с метаданными, включая параметры, описания и возвращаемые значения.
Управление памятью
Мы расширяем экосистему инструментов и внедряем уровень управления памятью, который отслеживает историю взаимодействия, суммирует длинные истории и предоставляет контекстные сообщения языковой модели.
Планирование и выполнение
Мы реализуем систему планирования, которая преобразует задачу пользователя в структурированный план выполнения, состоящий из нескольких шагов. Мы разрабатываем планировщик, который инструктирует языковую модель создавать JSON-план, содержащий рассуждения, выбор инструмента и аргументы для каждого шага.
Валидация
Мы добавляем валидатор, который проверяет окончательный ответ на соответствие ограничениям схемы, таким как минимальная длина, требования к обоснованию и запрещённые фразы.
Демонстрация
Мы проводим демонстрации, показывая, как различные схемы создают разное поведение при использовании одной и той же базовой архитектуры. Мы иллюстрируем переносимость схем, выполняя одну и ту же задачу для двух агентов и сравнивая их результаты.
В заключение, мы создали полностью функциональную систему в стиле Auton, которая объединяет когнитивные схемы, реестры инструментов, управление памятью, планирование, выполнение и валидацию в единую комплексную систему.
1. Какие основные этапы включает в себя создание комплексной системы когнитивных агентов?
Ответ: создание комплексной системы когнитивных агентов включает в себя определение когнитивной схемы, создание моделей для идентификации, конфигурации памяти, стратегии планирования и правил валидации, настройку агентов, реализацию системы управления инструментами, управление памятью, планирование и выполнение задач, а также валидацию результатов.
2. Какие инструменты и технологии используются для создания моделей когнитивных агентов?
Ответ: для создания моделей когнитивных агентов используются Pydantic и перечисления для создания строго типизированных моделей, а также YAML для настройки различных личностей и возможностей агентов без изменения базовой системы выполнения.
3. Как система управления инструментами позволяет агентам взаимодействовать с внешними возможностями?
Ответ: система управления инструментами позволяет агентам динамически обнаруживать и использовать внешние возможности через реестр инструментов. Инструменты регистрируются с метаданными, включая параметры, описания и возвращаемые значения, что обеспечивает эффективное взаимодействие агентов с внешними ресурсами.
4. Какие механизмы используются для управления памятью в системе когнитивных агентов?
Ответ: в системе когнитивных агентов используется уровень управления памятью, который отслеживает историю взаимодействия, суммирует длинные истории и предоставляет контекстные сообщения языковой модели. Это позволяет агентам эффективно управлять своей памятью и использовать её для выполнения задач.
5. Какие методы используются для валидации результатов работы когнитивных агентов?
Ответ: для валидации результатов работы когнитивных агентов используется валидатор, который проверяет окончательный ответ на соответствие ограничениям схемы, таким как минимальная длина, требования к обоснованию и запрещённые фразы. Это обеспечивает качество и соответствие результатов заданным критериям.