OpenAI喜提姚班學(xué)霸姚順雨(3)
若是把ReAct的方法歸結(jié)為讓智能體
“reason to act”
,，那么下一個(gè)方法,，即
思維樹(shù)
,，則重在讓智能體 “reason to plan”
“reason to plan”
思維樹(shù)是把問(wèn)題表示為在樹(shù)結(jié)構(gòu)上的搜索,，每個(gè)節(jié)點(diǎn)是一個(gè)狀態(tài),，代表部分解決方案,，分支對(duì)應(yīng)于修改狀態(tài)的操作,。
它主要涉及四個(gè)問(wèn)題：
思維分解：將復(fù)雜問(wèn)題分解為一系列中間步驟,，每個(gè)步驟都可以看作是樹(shù)的一個(gè)節(jié)點(diǎn),。
思維生成：利用語(yǔ)言模型生成每個(gè)節(jié)點(diǎn)的潛在思維，這些思維是解決問(wèn)題的中間步驟或策略,。
狀態(tài)評(píng)估：通過(guò)語(yǔ)言模型對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估,，判斷其在解決問(wèn)題中的進(jìn)展和潛力。
搜索算法：采用不同的搜索算法
（如廣度優(yōu)先搜索BFS或深度優(yōu)先搜索DFS）
來(lái)探索思維樹(shù),，找到最優(yōu)的解決方案,。
將思維樹(shù)應(yīng)用到“24點(diǎn)”游戲中，與此前的思維鏈
（CoT）
相比,，準(zhǔn)確率有了明顯提高,。
至于Language Agents中的最后一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，即
CoALA
,，則是一種用于組織和設(shè)計(jì)語(yǔ)言智能體的概念框架,。
從下面的結(jié)構(gòu)圖來(lái)看，它大致分為信息存儲(chǔ),、行動(dòng)空間和決策制定三大模塊,。
信息存儲(chǔ)是指語(yǔ)言智能體將信息存儲(chǔ)在多個(gè)內(nèi)存模塊中，包括短期工作記憶和長(zhǎng)期記憶
（如語(yǔ)義記憶,、情景記憶和程序記憶）
,。
這些內(nèi)存模塊用于存儲(chǔ)不同類(lèi)型的信息，如感知輸入,、知識(shí),、經(jīng)驗(yàn)等，并在智能體的決策過(guò)程中發(fā)揮作用,。
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