Lær, hvordan AI-agenter bruger planlægning til at overvinde begrænsninger i kontekstvinduet og forbedre udførelsen af opgaver. Udforsk LangGraph-implementering, tilstands-maskiner og avancerede planlægningsteknikker.
At bygge effektive AI-agenter kræver mere end blot at forbinde sprogmodeller med værktøjer. Den reelle udfordring ligger i, hvordan agenter ræsonnerer om komplekse problemer, håndterer store mængder information og udfører flertrins-workflows effektivt. I denne omfattende guide udforsker vi avancerede teknikker til implementering af AI-agenter med særligt fokus på planlægning – en kritisk evne, der adskiller højtydende agenter fra basale implementeringer. Planlægning gør det muligt for AI-agenter at opdele komplekse opgaver i håndterbare trin, overvinde begrænsninger i kontekstvinduet og udføre workflows hurtigere og mere omkostningseffektivt. Uanset om du bygger research-agenter, automatiseringssystemer eller intelligente assistenter, vil forståelsen af, hvordan du implementerer planlægning i dine AI-agenter, markant forbedre deres ydeevne og pålidelighed.
{{ youtubevideo videoID=“qPfpV4ZAnXA” provider=“youtube” title=“Advanced AI Agents Ep.1: How to Make AI Agent Plan” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Kunstige intelligensagenter repræsenterer et fundamentalt skift i vores tilgang til problemløsning med sprogmodeller. I modsætning til traditionelle applikationer, der behandler input og genererer output i ét gennemløb, fungerer AI-agenter som autonome systemer, der kan opfatte deres omgivelser, træffe beslutninger og udføre handlinger iterativt. En AI-agent består typisk af en sprogmodel (“hjernen”), et sæt værktøjer eller funktioner, den kan kalde, og en styresløjfe, der afgør, hvornår hvilket værktøj skal bruges. Denne arkitektur gør det muligt for agenter at håndtere komplekse, flertrinsopgaver, som ville være umulige for et enkelt LLM-opkald at løse. For eksempel kan en agent skulle søge information på nettet, behandle denne information, foretage beregninger og derefter syntetisere det hele til et sammenhængende svar. Agenters styrke ligger i deres evne til at ræsonnere om, hvilke trin der er nødvendige, og udføre dem i rækkefølge, hvor de lærer af resultatet af hvert trin til at informere næste handling.
Vigtigheden af AI-agenter er vokset eksponentielt, efterhånden som organisationer erkender deres potentiale for automatisering, research, kundeservice og vidensarbejde. Virksomheder anvender i stigende grad agenter til opgaver som dataanalyse, indholdsgenerering, kundesupport og kompleks problemløsning. Men efterhånden som agenter bliver mere sofistikerede og løser mere komplekse problemer, står de over for betydelige udfordringer. En af de største udfordringer er at håndtere begrænsningerne i sprogmodeller, især deres kontekstvindue – den maksimale tekstmængde, de kan behandle på én gang. Når agenter skal arbejde med store dokumenter, omfattende søgeresultater eller komplekse workflows med flere trin, oplever de hurtigt faldende nøjagtighed og ydeevne. Her bliver planlægning afgørende.
Begrænsningen i kontekstvinduet er en af de væsentligste udfordringer i moderne AI-agentdesign. Selvom nye modeller har kontekstvinduer på 100.000 tokens eller mere, har forskning vist et kontraintuitivt problem: større kontekstvinduer giver ikke automatisk bedre ydeevne. Dette fænomen, kaldet “context rot” af Chroma-forskere, viser, at sprogmodeller har svært ved præcist at hente og bearbejde information fra massive token-kontekster. I praksis, når et LLM skal finde specifik information begravet i 10.000 tokens tekst, falder dets nøjagtighed markant i forhold til, når den samme information præsenteres i en mindre kontekst. Problemet forværres, når der er distraktorer i konteksten – information, der er relateret til spørgsmålet, men ikke besvarer det.
Chromas research-team udførte omfattende evalueringer med en forbedret udgave af “needle in a haystack”-testen, der traditionelt måler, hvor godt modeller kan finde specifik information i store dokumenter. Den traditionelle test havde dog en fejl: den tog ikke højde for virkelige scenarier, hvor dokumenter indeholder relateret, men vildledende information. Ved at introducere distraktorer – afsnit, der omhandler emnet, men ikke besvarer det konkrete spørgsmål – opdagede forskerne, at modellens nøjagtighed falder dramatisk. Fx bevarer Claude 4.5 bedre nøjagtighed end andre modeller på tværs af forskellige distraktorscenarier, men selv de bedste modeller viser markant ydelsesforringelse, efterhånden som kontekstlængden øges. Denne forskning ændrede fundamentalt udvikleres tilgang til AI-agenter: I stedet for at lade agenter gennemsøge enorme kontekster, skal vi hjælpe dem med at planlægge deres tilgang og nedbryde problemer i mindre, mere håndterbare dele.
Planlægning repræsenterer et paradigmeskifte i AI-agentarkitektur. I stedet for at lade en agent reagere på hvert trin og gennemsøge massive kontekster, tvinger planlægning agenten til at tænke hele problemet igennem på forhånd og lave en struktureret tilgang. Det svarer til, hvordan mennesker løser komplekse problemer: Vi starter ikke bare tilfældigt, men forstår først problemet, bryder det ned i trin og laver en plan. Når en AI-agent laver en plan før eksekvering, kan den fokusere på specifikke delopgaver med kun den relevante kontekst, der er nødvendig for det pågældende trin. Det reducerer markant den kognitive belastning på sprogmodellen og forbedrer nøjagtigheden. For eksempel: I stedet for at bede et LLM om at lede i et dokument på 50.000 tokens efter flere informationer, vil en planlægningsagent først lave en plan som: “Trin 1: Find information om X, Trin 2: Find information om Y, Trin 3: Syntetiser begge dele.” For hvert trin arbejder agenten kun med den relevante del af konteksten og opretholder høj nøjagtighed gennem hele processen.
Planlægningsmetoden gør det også muligt for agenter at håndtere komplekse workflows mere effektivt. Når en agent har en klar plan, kan den identificere hvilke trin, der kan udføres parallelt, hvilke afhænger af andre, og hvordan den optimerer den samlede udførelse. Dette er særligt værdifuldt, når der skal kaldes flere værktøjer eller laves flere API-opkald. I stedet for at vente på, at hvert trin afsluttes, før næste påbegyndes, kan en veltilrettelagt agent identificere uafhængige opgaver og udføre dem samtidigt. Denne parallelisering kan reducere eksekveringstiden med 3-4x sammenlignet med traditionelle reaktive agenter, som det fremgår af avancerede arkitekturer som LLMCompiler. Derudover muliggør planlægning bedre fejlhåndtering og recovery. Når en agent har en plan, og noget går galt, kan den re-planlægge fra det punkt i stedet for at starte helt forfra, hvilket gør systemet mere robust og effektivt.
FlowHunt tilbyder en kraftfuld platform til at bygge og automatisere AI-agent-workflows uden behov for dyb teknisk ekspertise. Platformen gør det muligt for brugere at designe sofistikerede agentarkitekturer, herunder planlægningsbaserede agenter, via et intuitivt no-code interface. Med FlowHunt kan du definere agentens tilstande, oprette planlægningstrin, konfigurere værktøjsintegrationer og overvåge agentens eksekvering – alt sammen uden at skrive kompleks kode. Dette demokratiserer AI-agentudvikling og gør det muligt for teams at bygge avancerede automatiseringssystemer, der traditionelt ville kræve betydelige ingeniørressourcer. FlowHunts tilgang til agentautomatisering passer perfekt til den planlægningsbaserede arkitektur, der er beskrevet i denne artikel, og gør det muligt at bygge agenter, der nedbryder komplekse opgaver i håndterbare trin, bevarer nøjagtighed på tværs af store informationsmængder og udfører effektivt.
Platformen tilbyder også indbygget overvågning og analyser af agentens ydeevne, så teams kan se, hvor deres agenter klarer sig godt, og hvor de skal forbedres. Dette er afgørende for at iterere på agentdesign og optimere adfærden over tid. FlowHunt integrerer med populære LLM-udbydere og værktøjs-økosystemer, hvilket gør det let at forbinde dine agenter til de ressourcer, de har brug for. Uanset om du bygger research-agenter, der skal søge og syntetisere information, automatiseringsagenter, der koordinerer flere systemer, eller kundeserviceagenter, der håndterer komplekse henvendelser, stiller FlowHunt infrastrukturen til rådighed for at gøre det effektivt.
LangGraph er et framework, der er specifikt designet til at bygge tilstandsfyldte AI-agenter ved hjælp af tilstands-maskine-arkitektur. I sin kerne repræsenterer LangGraph agent-workflows som dirigerede grafer, hvor hver node repræsenterer en tilstand eller handling, og kanter repræsenterer overgange mellem tilstande. Denne grafbaserede tilgang giver flere fordele i forhold til traditionel sekventiel programmering: den gør agentens logik eksplicit og visualiserbar, muliggør kompleks kontrolflow (inklusive loops og betingede grene) og giver en klar struktur til at håndtere tilstand gennem hele agentens udførelse. Når du bygger en agent i LangGraph, definerer du i praksis en tilstandsmaskine, som agenten følger gennem opgaven.
Konceptet med tilstandsmaskine er fundamentalt for at forstå, hvordan avancerede agenter fungerer. I en LangGraph-agent indeholder tilstanden al information, agenten skal bruge til at træffe beslutninger og udføre handlinger. For en planlægningsbaseret agent kan tilstanden inkludere den oprindelige brugerforespørgsel, den aktuelle plan, færdiggjorte opgaver, ventende opgaver og eventuelle resultater fra værktøjsopkald. Efterhånden som agenten bevæger sig gennem sit workflow, opdaterer den tilstanden ved hvert trin. Når agenten fx gennemfører en opgave, opdaterer den tilstanden til at markere denne som færdig og gemmer resultatet. Når agenten skal beslutte, hvad den skal gøre næste gang, undersøger den den aktuelle tilstand og bestemmer den rette handling. Denne tilstandsbaserede tilgang sikrer, at agenten altid har adgang til den nødvendige information og kan bevare konsistens gennem hele udførslen.
Implementeringen af planlægning i LangGraph indebærer at oprette en struktureret tilstand, der sporer agentens fremskridt gennem sin plan. “Deep Agent State” er en datastruktur, der indeholder to hovedkomponenter: todos (opgaver, der skal udføres) og filer (indsamlet information). Hver todo-post i tilstanden repræsenterer en specifik opgave, agenten skal fuldføre, med egenskaber som opgavebeskrivelse og nuværende status (afventende, i gang eller færdig). Denne struktur giver agenten et klart overblik over, hvad der skal gøres, hvad der arbejdes på, og hvad der allerede er afsluttet. Status-tracking er afgørende, fordi det gør det muligt for agenten at forstå sine fremskridt og træffe intelligente beslutninger om næste skridt.
Implementeringen indeholder også et reducer-mønster til at håndtere tilstandsopdateringer, især når flere opgaver udføres parallelt. En reducer er en funktion, der tager den nuværende tilstand og en opdatering og producerer en ny tilstand. Dette mønster er vigtigt i LangGraph, fordi det sikrer, at når flere tråde eller parallelle udførsler opdaterer tilstanden samtidigt, bliver opdateringerne korrekt orkestreret, og ingen information går tabt. Fx hvis to opgaver afsluttes på samme tid og begge forsøger at opdatere tilstanden, sørger reduceren for, at begge opdateringer integreres korrekt. Dette er et sofistikeret koncept, der adskiller produktionsklare agent-implementeringer fra simple prototyper. Reducer-mønstret muliggør også mere komplekse tilstandshåndteringsscenarier, såsom at sammenfatte resultater fra flere parallelle opgaver eller håndtere konflikter, når forskellige dele af agenten forsøger at opdatere den samme tilstandsoplysning.
En planlægningsagent følger et specifikt workflow, der viser, hvordan planlægning forbedrer agentens ydeevne. Når en bruger indsender en forespørgsel, går agenten først ind i en planlægningsfase, hvor den bruger sprogmodellen til at generere en omfattende plan for at besvare forespørgslen. Denne plan nedbryder den komplekse opgave i mindre, mere håndterbare trin. For eksempel, hvis en bruger spørger “Giv mig et kort resumé af MCP (Model Context Protocol)”, kan agenten lave en plan som: “Trin 1: Søg efter information om MCP, Trin 2: Forstå hvad MCP er og dets nøglefunktioner, Trin 3: Syntetiser informationen til et kortfattet resumé.” Agenten skriver disse trin ind i sin todo-liste i tilstanden og markerer hvert trin som afventende.
Når planen er oprettet, går agenten ind i eksekveringsfasen. Den læser todo-listen og begynder at arbejde sig gennem hver opgave i rækkefølge. For den første opgave (at søge information) kalder agenten websøgningsværktøjet med en passende forespørgsel. Søgeresultaterne returneres og gemmes i tilstanden. Agenten markerer derefter denne opgave som færdig og går videre til næste opgave. For den anden opgave bruger agenten måske sprogmodellen til at bearbejde og forstå søgeresultaterne og udtrække nøgledetaljer om MCP. Også dette resultat gemmes i tilstanden, og opgaven markeres som gennemført. Endelig syntetiserer agenten alle indsamlede informationer til et kortfattet resumé, der direkte besvarer brugerens oprindelige forespørgsel. Gennem hele processen bevarer agenten et klart overblik over, hvad den har gjort, hvad den er i gang med, og hvad der mangler. Denne strukturerede tilgang sikrer, at agenten ikke mister overblikket og pålideligt kan håndtere komplekse flertrinsopgaver.
Mens basal planlægning er en betydelig forbedring i forhold til reaktive agenter, findes der flere avancerede arkitekturer, der tager planlægning endnu længere. Plan-and-Execute-arkitekturen er den grundlæggende planlægningsmetode, hvor agenten laver en plan og derefter udfører den trin for trin. Denne arkitektur har dog begrænsninger: den udfører opgaver sekventielt, og hvert trin kræver stadig et LLM-opkald. ReWOO (Reasoning WithOut Observations)-arkitekturen løser nogle af disse begrænsninger ved at lade planlæggeren bruge variabeltildeling. I ReWOO kan planlæggeren henvise til tidligere opgavers output med syntaks som “#E2” (output fra opgave 2), så opgaver kan afhænge af tidligere resultater uden at skulle konsultere planlæggeren efter hvert trin. Dette reducerer antallet af LLM-opkald og muliggør mere effektiv opgaveløsning.
LLMCompiler-arkitekturen repræsenterer frontlinjen inden for planlægningsbaseret agentdesign. Den introducerer flere innovationer, der dramatisk forbedrer ydeevnen. For det første genererer planlæggeren en rettet acyklisk graf (DAG) af opgaver frem for en simpel liste. Hver opgave i DAG’en inkluderer det værktøj, der skal kaldes, argumenterne der skal gives, og en liste over afhængigheder (hvilke andre opgaver der skal være færdige, før denne kan køres). For det andet modtager task-fetching-enheden den streamede output fra planlæggeren og planlægger opgaver, så snart deres afhængigheder er opfyldt. Dette muliggør massiv parallelisering: Hvis planlæggeren identificerer ti uafhængige opgaver, kan alle ti udføres samtidigt frem for sekventielt. For det tredje kan opgaveargumenter være variable, der henviser til output fra tidligere opgaver, hvilket gør det muligt for agenten at arbejde endnu hurtigere end traditionel parallel værktøjskald. Kombinationen af disse funktioner kan give en 3,6x hastighedsforøgelse sammenlignet med traditionelle agenter, ifølge forskningsartiklen. Disse avancerede arkitekturer viser, at planlægning ikke er én teknik, men et spektrum af tilgange, der hver har forskellige afvejninger mellem kompleksitet, ydeevne og omkostninger.
For at en planlægningsagent skal være effektiv, skal den have adgang til passende værktøjer, der gør det muligt at indsamle information og udføre handlinger. De mest almindelige værktøjer omfatter websøgning (for at finde information online), databaseforespørgsler (for at tilgå strukturerede data), API-kald (for at interagere med eksterne tjenester) og sprogmodel-kald (for at bearbejde og ræsonnere over information). I LangGraph-implementeringen stilles værktøjerne til rådighed for agenten gennem et nøje designet interface. Agenten kan kalde værktøjer ved at generere specifikke funktionskald, og resultaterne returneres til agenten til videre bearbejdning. Nøglen til effektiv værktøjsintegration er at sikre, at hvert værktøj er veldefineret med klare input og output, og at agenten forstår, hvornår og hvordan hvert værktøj skal bruges.
Ud over basale værktøjer indeholder avancerede planlægningsagenter ofte specialiserede værktøjer til at håndtere deres egen tilstand og fremskridt. For eksempel gør et “read todos”-værktøj det muligt for agenten at undersøge sin aktuelle plan og se, hvilke opgaver der mangler. Et “write todos”-værktøj gør det muligt for agenten at opdatere sin plan, markere opgaver som færdige eller tilføje nye opgaver baseret på, hvad den lærer undervejs. Disse meta-værktøjer (værktøjer, der arbejder på agentens egen tilstand) er afgørende for, at agenten kan tilpasse sin plan, efterhånden som den lærer ny information. Hvis agenten under udførelsen opdager, at dens oprindelige plan var utilstrækkelig eller forkert, kan den bruge write todos-værktøjet til at revidere planen. Denne adaptive planlægningsevne adskiller produktionsklare agent-implementeringer fra simple prototyper. Kombinationen af domænespecifikke værktøjer (for at udføre selve arbejdet) og meta-værktøjer (for at styre agentens egen ræsonnering og planlægning) skaber et kraftfuldt system, der kan håndtere komplekse og uforudsigelige scenarier.
For at illustrere, hvordan planlægning fungerer i praksis, kan vi tage en research-agent, der skal indsamle information om et komplekst emne. Når den får forespørgslen “Giv et omfattende overblik over Model Context Protocol (MCP) og dets anvendelser”, følger agenten dette workflow. Først laver den en plan: “Trin 1: Søg generel information om MCP, Trin 2: Søg MCP-anvendelser og cases, Trin 3: Søg tekniske detaljer om MCP-implementering, Trin 4: Syntetiser al information til et samlet overblik.” Agenten skriver disse fire opgaver ind i sin todo-liste, hver markeret som afventende. Derefter begynder den eksekveringen. For trin 1 kalder den websøgning med forespørgslen “Hvad er Model Context Protocol MCP?” og modtager søgeresultater. Den markerer trin 1 som færdig og gemmer resultaterne. For trin 2 søger den på “MCP anvendelser og cases”, igen gemmes resultaterne. For trin 3 søger den tekniske implementeringsdetaljer. Endelig bruger den sprogmodellen til at syntetisere al indsamlet information til et sammenhængende, omfattende overblik, der besvarer den oprindelige forespørgsel.
Gennem hele processen holder agenten et klart overblik over sine fremskridt. Hvis den på noget tidspunkt opdager, at planen er utilstrækkelig (fx hvis søgeresultaterne ikke giver nok information om et aspekt), kan den revidere sin plan og tilføje yderligere opgaver. Denne adaptive evne er afgørende for at håndtere virkelige scenarier, hvor den oprindelige plan måske ikke er tilstrækkelig. Agenten kan fx opdage, at den har brug for yderligere information om specifikke MCP-implementeringer eller skal forstå, hvordan MCP sammenlignes med alternative tilgange. Ved at kunne revidere planen undervejs kan agenten håndtere disse opdagelser fleksibelt i stedet for at fejle eller levere ufuldstændig information. Dette eksempel viser, hvorfor planlægning er så stærkt: det giver struktur og klarhed til agentens ræsonneringsproces, samtidig med at fleksibiliteten bevares til at tilpasse sig ny information.
{{ cta-dark-panel heading=“Supercharge dit workflow med FlowHunt” description=“Oplev hvordan FlowHunt automatiserer dine AI-indholds- og SEO-workflows — fra research og indholdsgenerering til publicering og analyse — alt samlet ét sted.” ctaPrimaryText=“Book en demo” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Prøv FlowHunt gratis” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”
}}
En af de mest overbevisende grunde til at implementere planlægning i AI-agenter er den dramatiske forbedring i ydelsesmålinger. Traditionelle ReAct-agenter kræver et LLM-opkald for hver handling, hvilket betyder, at en opgave med ti trin kræver ti LLM-opkald. Planlægningsbaserede agenter kræver derimod typisk kun to eller tre LLM-opkald: ét til selve planlægningsfasen, ét eller flere til at udføre specifikke opgaver, der kræver ræsonnement, og eventuelt ét til re-planlægning, hvis den oprindelige plan ikke er tilstrækkelig. Denne reduktion i LLM-opkald betyder direkte besparelser, især ved brug af dyre modeller som GPT-4. For organisationer, der kører tusindvis af agent-udførelser dagligt, kan forskellen på ReAct- og planlægningsbaserede agenter være betydelig – potentielt kan der spares titusindvis af kroner hver måned.
Ud over besparelser muliggør planlægning markant hastighedsforøgelse. I traditionelle agenter skal hvert trin være færdigt, før næste kan påbegyndes, hvilket skaber en sekventiel flaskehals. Planlægningsagenter, især dem der bruger DAG-baserede arkitekturer som LLMCompiler, kan identificere uafhængige opgaver og udføre dem parallelt. Hvis en opgave kræver at søge information om emne A og en anden om emne B, og disse søgninger er uafhængige, kan begge ske samtidigt. Denne parallelisering kan reducere den samlede eksekveringstid med 3-4x sammenlignet med sekventiel udførelse. For brugerrettede applikationer betyder denne hastighedsforbedring direkte bedre brugeroplevelse. For batch-behandling betyder det, at mere arbejde kan udføres på samme tid. Kombinationen af omkostningsreduktion og hastighedsforøgelse gør planlægningsbaserede agenter attraktive for stort set enhver organisation, der bruger AI-agenter i skala.
Virkelige scenarier følger sjældent perfekt planlagte forløb. Planlægningsagenter skal kunne håndtere situationer, hvor den oprindelige plan viser sig utilstrækkelig eller forkert. Det kræver sofistikeret fejlhåndtering og re-planlægningsmuligheder. Når en agent støder på noget uventet – fx at et værktøj returnerer en fejl, søgeresultater ikke indeholder forventet information, eller at opgaven er mere kompleks end først antaget – skal den kunne tilpasse sig. Den mest effektive tilgang er at lade agenten re-planlægge baseret på det, den har lært. Hvis en agents oprindelige plan var at søge information og syntetisere det, men søgningen ikke giver resultater, skal agenten kunne se dette og revidere sin plan. Den kan prøve andre søgeforespørgsler, lede efter alternative kilder eller opdele opgaven anderledes.
Implementering af adaptiv planlægning kræver omhyggelig tilstandshåndtering og beslutningslogik. Agenten skal spore ikke kun hvad den har gjort, men også hvad den har lært om problemet. Hvis en søgning på “MCP” ikke giver resultater, bør agenten prøve “Model Context Protocol” eller “MCP protokol”, før den opgiver. Hvis et værktøjsopkald fejler, skal agenten afgøre, om den skal prøve igen, prøve et andet værktøj eller eskalere problemet. Disse beslutninger kræver, at agenten ræsonnerer over sine fremskridt og justerer sin strategi derefter. Her bliver planlægningsagentens fordel tydelig: fordi agenten har en eksplicit plan, kan den vurdere, om planen fungerer, og træffe informerede valg om tilpasning. En reaktiv agent har ikke denne struktur og må træffe beslutninger ad hoc uden overblik over den samlede opgavemodel.
Efterhånden som planlægningsagenter bliver mere avancerede, bliver overvågning og fejlfinding stadig vigtigere. I modsætning til simple applikationer, hvor du let kan spore udførselsvejen, involverer planlægningsagenter mange beslutningspunkter, værktøjsopkald og tilstandsopdateringer. Effektiv overvågning kræver indsigt i flere aspekter af agentens eksekvering: Den plan, der blev lavet, hvilke opgaver der er afsluttet, resultaterne af hvert værktøjsopkald og de beslutninger, agenten traf undervejs. LangGraph understøtter dette med LangSmith, en overvågnings- og fejlsøgningsplatform, der visualiserer agentens eksekvering som en graf. Du kan se præcis, hvilke noder der blev eksekveret, i hvilken rækkefølge, og hvilken tilstand der blev overført mellem dem. Denne visualisering er uvurderlig for at forstå, hvorfor en agent opførte sig på en bestemt måde og identificere, hvor forbedringer kan foretages.
Fejlfinding af planlægningsagenter kræver også forståelse af de prompts, der bruges til at generere planer. Planens kvalitet har direkte betydning for agentens ydeevne, så hvis en agent præsterer dårligt, er det ofte første skridt at undersøge planlægningsprompten. Du kan opdage, at prompten ikke giver nok kontekst om opgaven eller ikke tydeligt forklarer, hvilke planer der forventes. Iteration på planlægningsprompten kan ofte dramatisk forbedre agentens ydeevne. Derudover hjælper overvågning af værktøjsresultater med at identificere, om værktøjer returnerer forventede resultater, eller om de skal konfigureres om. Fx hvis et websøgningværktøj returnerer irrelevante resultater, kan du justere søgeformatet eller tilføje filtre. Ved at kombinere visualisering af eksekveringsgrafen med analyse af prompts og værktøjsresultater kan du systematisk forbedre planlægningsagenters ydeevne.
Baseret på forskning og praksis er der opstået flere best practices for at bygge effektive planlægningsagenter. For det første: Brug tid på at udforme højkvalitets planlægningsprompter. Prompten skal tydeligt forklare opgaven, give eksempler på gode planer og specificere formatet for plan-output. En veludformet planlægningsprompt kan markant forbedre planernes kvalitet og reducere behovet for gentagen planlægning. For det andet: Design din tilstandsstruktur omhyggeligt. Tilstanden skal indeholde al information, agenten har brug for til at træffe beslutninger, men ikke så meget, at den bliver uoverskuelig. En veludformet tilstand gør det let for agenten at forstå sine fremskridt og træffe gode beslutninger om næste skridt. For det tredje: Stil klare, veldokumenterede værktøjer til rådighed. Hvert værktøj skal have et klart formål, veldefinerede input og output samt fejlhåndtering. Når værktøjer er veldesignede, kan agenter bruge dem mere effektivt og opnå bedre resultater.
For det fjerde: Implementér robust fejlhåndtering og re-planlægningslogik. Forvent, at tingene går galt – værktøjer vil fejle, søgninger returnere uventede resultater, og planer skal revideres. Byg mekanismer ind, så agenten kan opdage disse situationer og tilpasse sig. For det femte: Overvåg og iterér. Brug overvågningsværktøjer til at forstå, hvordan dine agenter præsterer, identificér flaskehalse og fejltilstande og iterér dine designs. Små forbedringer i planlægningsprompter, værktøjsdesign eller tilstandshåndtering kan have stor effekt på den
ReAct-agenter træffer én beslutning pr. trin og kræver et LLM-opkald for hvert værktøjsopkald, hvilket kan være langsommere og dyrere. Planlægningsbaserede agenter laver en komplet plan på forhånd, hvilket reducerer antallet af LLM-opkald og muliggør bedre ræsonnement om hele opgaven.
Planlægning opdeler komplekse opgaver i mindre trin, hvilket reducerer mængden af kontekst, der er nødvendig på et givent tidspunkt. Dette hjælper agenter med at bevare nøjagtigheden, selv når de arbejder med store mængder information, da de fokuserer på specifikke delopgaver fremfor at gennemsøge enorme token-kontekster.
LangGraph er et framework til opbygning af tilstandsfyldte AI-agenter ved hjælp af tilstands-maskiner. Det repræsenterer agent-workflows som grafer med noder og kanter, hvor hver node er et trin (som planlægning eller værktøjsudførelse) og kanter repræsenterer overgange mellem tilstande.
Plan-og-udfør-agenter giver tre hovedfordele: hurtigere eksekvering (intet LLM-opkald nødvendigt efter hver handling), besparelser (færre LLM-opkald samlet set) og bedre ydeevne (eksplicit ræsonnement om alle trin forbedrer opgavegennemførelse).
FlowHunt tilbyder en no-code platform til at designe og automatisere komplekse AI-workflows, herunder agentplanlægning og -udførelse. Det forenkler processen med at bygge avancerede agenter uden at kræve dyb teknisk ekspertise.
Arshia er AI Workflow Engineer hos FlowHunt. Med en baggrund inden for datalogi og en passion for AI, specialiserer han sig i at skabe effektive workflows, der integrerer AI-værktøjer i daglige opgaver og øger produktivitet og kreativitet.
Byg sofistikerede AI-agenter med planlægningsevner ved hjælp af FlowHunt's no-code automatiseringsplatform. Strømlin komplekse workflows og reducer LLM-omkostninger.
Lær at bygge sofistikerede AI-agenter med adgang til filsystemet, implementere kontekst-offloading-strategier og optimere tokenforbrug gennem avancerede tilstan...
Lær hvordan du kontekst-engineerer AI-agenter ved at håndtere værktøjs-feedback, optimere tokenforbrug og implementere strategier som offloading, komprimering o...
Lær hvordan du bygger robuste, produktionsklare AI-agenter med vores omfattende 12-faktor metode. Opdag best practices for naturlig sprogbehandling, kontekststy...
Cookie Samtykke
Vi bruger cookies til at forbedre din browsingoplevelse og analysere vores trafik. See our privacy policy.
