Află cum agenții AI folosesc planificarea pentru a depăși limitările ferestrei de context și a îmbunătăți execuția sarcinilor. Explorează implementarea LangGraph, mașini de stări și tehnici avansate de planificare.
Construirea unor agenți AI eficienți necesită mai mult decât conectarea modelelor de limbaj la instrumente. Adevărata provocare constă în modul în care agenții raționează asupra problemelor complexe, gestionează cantități mari de informații și execută fluxuri de lucru cu mai mulți pași, eficient. În acest ghid cuprinzător, explorăm tehnici avansate de implementare a agenților AI, cu accent pe planificare—o capabilitate esențială care diferențiază agenții performanți de implementările de bază. Planificarea permite agenților AI să împartă sarcinile complexe în pași gestionabili, să depășească limitările ferestrei de context și să execute fluxuri de lucru mai rapid și mai eficient din punct de vedere al costurilor. Fie că construiești agenți de cercetare, sisteme de automatizare sau asistenți inteligenți, înțelegerea modului de implementare a planificării în agenții AI va îmbunătăți semnificativ performanța și fiabilitatea acestora.
{{ youtubevideo videoID=“qPfpV4ZAnXA” provider=“youtube” title=“Agenți AI Avansați Ep.1: Cum să faci agentul AI să planifice” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Agenții de inteligență artificială reprezintă o schimbare fundamentală în modul în care abordăm rezolvarea problemelor cu modele de limbaj. Spre deosebire de aplicațiile tradiționale, care procesează inputul și generează outputul într-o singură trecere, agenții AI funcționează ca sisteme autonome care pot percepe mediul, lua decizii și acționa iterativ. Un agent AI constă de obicei dintr-un model de limbaj (creierul), un set de instrumente sau funcții pe care le poate folosi și un buclă de control care stabilește când să folosească fiecare instrument. Această arhitectură permite agenților să gestioneze sarcini complexe, cu mai mulți pași, imposibil de realizat printr-un singur apel LLM. De exemplu, un agent ar putea avea nevoie să caute informații pe internet, să le proceseze, să facă calcule și apoi să sintetizeze totul într-un răspuns coerent. Puterea agenților constă în abilitatea lor de a raționa ce pași sunt necesari și de a-i executa în secvență, învățând din rezultatele fiecărui pas pentru a informa următoarea acțiune.
Importanța agenților AI a crescut exponențial pe măsură ce organizațiile recunosc potențialul lor pentru automatizare, cercetare, servicii pentru clienți și muncă bazată pe cunoaștere. Companiile implementează tot mai des agenți pentru sarcini precum analiza datelor, generarea de conținut, suport clienți și rezolvarea problemelor complexe. Totuși, pe măsură ce agenții devin mai sofisticați și abordează probleme mai dificile, se confruntă cu provocări majore. Una dintre cele mai critice este gestionarea limitărilor modelelor de limbaj, în special fereastra de context—cantitatea maximă de text ce poate fi procesată simultan. Când agenții trebuie să lucreze cu documente mari, rezultate extinse din căutări sau fluxuri de lucru complexe, acuratețea scade rapid și apar probleme de performanță. Aici devine esențială planificarea.
Limitarea ferestrei de context reprezintă una dintre cele mai mari provocări în proiectarea agenților AI moderni. Deși progresele recente au crescut dimensiunea ferestrelor de context la 100.000 de tokeni sau mai mult, cercetările au evidențiat o problemă contra-intuitivă: ferestrele de context mai mari nu duc automat la performanțe mai bune. Acest fenomen, numit „context rot” de cercetătorii Chroma, arată că modelele de limbaj au dificultăți în a regăsi și procesa corect informații din contexte uriașe de tokeni. În scenarii practice, când un LLM trebuie să găsească o informație specifică ascunsă în 10.000 de tokeni, acuratețea scade semnificativ comparativ cu situația în care aceeași informație este prezentată într-un context mai mic. Problema devine și mai accentuată când contextul conține distractori—informații legate de subiect, dar care nu răspund de fapt la întrebare.
Echipa de cercetare Chroma a efectuat evaluări ample folosind o versiune îmbunătățită a testului „acului în carul cu fân”, care măsoară cât de bine pot modelele să găsească informații specifice în documente mari. Totuși, testul tradițional avea o problemă: nu lua în calcul scenarii reale în care documentele conțin informații similare, dar care induc în eroare. Prin introducerea de distractori—paragrafe care discută subiectul acului, dar nu oferă răspunsul dorit—cercetătorii au descoperit că acuratețea modelului scade dramatic. De exemplu, Claude 4.5 menține o acuratețe mai bună decât alte modele în diverse scenarii cu distractori, dar chiar și cele mai bune modele prezintă degradare semnificativă pe măsură ce contextul crește. Această cercetare a schimbat fundamental modul în care dezvoltatorii abordează construirea agenților AI: în loc să se bazeze pe agenți care caută în contexte uriașe, trebuie să-i ajutăm să planifice abordarea și să împartă problemele în bucăți mai mici și gestionabile.
Planificarea reprezintă o schimbare de paradigmă în arhitectura agenților AI. În loc ca un agent să răspundă reactiv la fiecare pas și să caute în contexte masive, planificarea îl obligă să gândească problema în ansamblu și să creeze o abordare structurată. Este analog cu modul în care oamenii rezolvă probleme complexe: nu începem la întâmplare, ci întâi înțelegem problema, o împărțim în pași și creăm un plan. Când un agent AI creează un plan înainte de execuție, se poate concentra pe sub-sarcini specifice, folosind doar contextul relevant pentru fiecare pas. Astfel, se reduce dramatic încărcarea cognitivă a modelului și se îmbunătățește acuratețea. De exemplu, în loc să ceri unui LLM să caute printr-un document de 50.000 de tokeni pentru a găsi mai multe informații, un agent cu planificare ar crea întâi un plan: “Pasul 1: Găsește informații despre X, Pasul 2: Găsește informații despre Y, Pasul 3: Sintetizează ambele”. Pentru fiecare pas, agentul lucrează doar cu porțiunea relevantă din context, menținând acuratețe ridicată pe tot parcursul procesului.
Abordarea bazată pe planificare permite și gestionarea mai eficientă a fluxurilor complexe. Când agentul are un plan clar, poate identifica ce pași pot fi executați în paralel, care depind unii de alții și cum să optimizeze execuția generală. Acest lucru este valoros mai ales când trebuiesc apelate mai multe instrumente sau API-uri. În loc să facă apeluri secvențiale și să aștepte finalizarea fiecăruia înainte de a decide pasul următor, un agent bine planificat poate identifica sarcini independente și le poate executa simultan. Această paralelizare poate reduce timpul de execuție de 3-4 ori comparativ cu agenții reactivi tradiționali, așa cum demonstrează arhitecturi avansate precum LLMCompiler. În plus, planificarea permite gestionarea și recuperarea mai bună a erorilor. Dacă agentul are un plan și apare o problemă, poate re-planifica de la acel punct, în loc să reia întregul proces, făcând sistemul mai robust și eficient.
FlowHunt oferă o platformă puternică pentru construirea și automatizarea fluxurilor de lucru ale agenților AI fără a necesita expertiză tehnică avansată. Platforma permite proiectarea arhitecturilor sofisticate de agenți, inclusiv agenți bazați pe planificare, printr-o interfață vizuală fără cod. Cu FlowHunt, poți defini stări ale agentului, crea pași de planificare, configura integrarea cu instrumente și monitoriza execuția agentului—totul fără a scrie cod complex. Aceasta democratizează dezvoltarea agenților AI, permițând echipelor să construiască sisteme de automatizare avansate care, în mod tradițional, ar fi necesitat resurse semnificative de inginerie. Abordarea FlowHunt pentru automatizarea agenților se aliniază perfect cu arhitectura bazată pe planificare discutată în acest articol, permițând utilizatorilor să creeze agenți care împart sarcinile complexe în pași gestionabili, mențin acuratețea pe suprafețe mari de informații și execută eficient.
Platforma oferă și monitorizare integrată și analize asupra performanței agenților, ajutând echipele să înțeleagă unde agenții lor au succes și unde trebuie îmbunătățiți. Acest aspect este crucial pentru iterația și optimizarea comportamentului agenților în timp. FlowHunt se integrează cu furnizori populari de LLM și ecosisteme de instrumente, făcând ușoară conectarea agenților la resursele necesare. Fie că construiești agenți de cercetare care trebuie să caute pe web și să sintetizeze informații, agenți de automatizare care coordonează sisteme multiple sau agenți de suport clienți care gestionează solicitări complexe, FlowHunt oferă infrastructura necesară pentru realizarea acestor scopuri eficient.
LangGraph este un cadru proiectat special pentru construirea agenților AI cu stare, folosind arhitectura mașinilor de stări. În esență, LangGraph reprezintă fluxurile de lucru ale agentului ca grafuri orientate, unde fiecare nod reprezintă o stare sau o acțiune, iar muchiile reprezintă tranziții între stări. Această abordare bazată pe grafuri oferă mai multe avantaje față de programarea secvențială tradițională: face logica agentului explicită și vizualizabilă, permite control complex al fluxului (inclusiv bucle și ramificări condiționale) și oferă o structură clară pentru gestionarea stării pe parcursul execuției agentului. Când construiești un agent în LangGraph, practic definești o mașină de stări pe care agentul o va urma pentru a rezolva o sarcină.
Conceptul de mașină de stări este esențial pentru a înțelege cum funcționează agenții avansați. Într-un agent LangGraph, starea conține toate informațiile necesare pentru ca agentul să ia decizii și să execute acțiuni. Pentru un agent bazat pe planificare, această stare poate include întrebarea inițială a utilizatorului, planul curent, sarcinile finalizate, sarcinile în așteptare și orice rezultate din apelurile instrumentelor. Pe măsură ce agentul parcurge fluxul de lucru, actualizează această stare la fiecare pas. De exemplu, când agentul finalizează o sarcină, marchează sarcina ca finalizată și stochează rezultatul. Când trebuie să decidă pasul următor, examinează starea curentă și determină acțiunea potrivită. Această abordare bazată pe stare asigură că agentul are mereu acces la informațiile necesare și poate menține coerența pe tot parcursul execuției.
Implementarea planificării în LangGraph presupune crearea unei stări structurate care urmărește progresul agentului prin planul său. „Starea profundă a agentului” este o structură de date ce conține două componente principale: todos (sarcini de realizat) și fișiere (informații colectate). Fiecare element todo din stare reprezintă o sarcină specifică pe care agentul trebuie să o realizeze, cu proprietăți precum descrierea sarcinii și starea curentă (în așteptare, în desfășurare sau finalizată). Această structură permite agentului să mențină o evidență clară a ceea ce trebuie făcut, a ceea ce este în lucru și a ceea ce a fost deja finalizat. Urmărirea stării este crucială, deoarece permite agentului să înțeleagă progresul și să ia decizii inteligente despre pasul următor.
Implementarea include și un model de tip reducer pentru gestionarea actualizărilor stării, mai ales când mai multe sarcini sunt executate în paralel. Un reducer este o funcție care primește starea curentă și o actualizare, apoi produce o nouă stare. Acest model este esențial în LangGraph deoarece asigură că atunci când mai multe fire sau execuții paralele actualizează simultan starea, actualizările sunt orchestrate corect și nu se pierde nicio informație. De exemplu, dacă două sarcini se finalizează simultan și ambele încearcă să actualizeze starea, reducer-ul asigură integrarea corectă a ambelor actualizări. Este un concept sofisticat care separă implementările profesionale de agenți de prototipurile simple. Modelul reducer permite și scenarii complexe de gestionare a stărilor, precum agregarea rezultatelor din mai multe sarcini paralele sau gestionarea conflictelor când părți diferite ale agentului încearcă să actualizeze aceeași informație.
Un agent de planificare urmează un flux de lucru specific ce demonstrează cum planificarea îmbunătățește performanța agentului. Când utilizatorul oferă o întrebare, agentul intră mai întâi în faza de planificare, unde folosește modelul de limbaj pentru a genera un plan detaliat de abordare a întrebării. Acest plan împarte sarcina complexă în pași mai mici și gestionabili. De exemplu, dacă utilizatorul cere “Oferă-mi un rezumat scurt al MCP (Model Context Protocol)”, agentul ar putea crea un plan de genul: “Pasul 1: Caută informații despre MCP, Pasul 2: Înțelege ce este MCP și caracteristicile principale, Pasul 3: Sintetizează informația într-un rezumat concis”. Agentul scrie acești pași în lista de sarcini din stare, marcându-i ca în așteptare.
După crearea planului, agentul trece la faza de execuție. Citește lista de sarcini și începe să le parcurgă pe rând. Pentru prima sarcină (căutarea informațiilor), agentul apelează instrumentul de căutare web cu o interogare potrivită. Rezultatele căutării sunt returnate și stocate în stare. Agentul marchează această sarcină ca finalizată și trece la următoarea. Pentru a doua sarcină, agentul poate folosi modelul de limbaj pentru a procesa și înțelege rezultatele căutării, extrăgând informațiile cheie despre MCP. Din nou, rezultatul este stocat în stare și sarcina este marcată completă. În final, la pasul trei, agentul sintetizează toate informațiile într-un rezumat concis care răspunde direct la întrebarea inițială a utilizatorului. Pe tot parcursul procesului, agentul menține o evidență clară a progresului: ce a făcut, ce face și ce mai are de făcut. Această abordare structurată asigură că agentul nu își pierde urma sarcinilor și poate gestiona fiabil sarcini complexe cu mai mulți pași.
Deși planificarea de bază reprezintă un progres semnificativ față de agenții reactivi, există mai multe arhitecturi avansate care duc planificarea și mai departe. Arhitectura Plan-and-Execute este abordarea fundamentală, unde agentul creează un plan și îl execută pas cu pas. Totuși, această arhitectură are limitări: execută sarcinile secvențial și fiecare sarcină necesită un apel LLM. Arhitectura ReWOO (Reasoning WithOut Observations) adresează unele limitări permițând planificatorului să folosească variabile. În ReWOO, planificatorul poate face referire la rezultatele pașilor anteriori folosind sintaxa “#E2” (rezultatul pasului 2), permițând dependențe între sarcini fără a apela planificatorul după fiecare pas. Astfel, se reduc apelurile LLM și se permite execuția mai eficientă.
Arhitectura LLMCompiler reprezintă vârful de lance în proiectarea agenților bazați pe planificare. Introduce mai multe inovații ce îmbunătățesc dramatic performanța. În primul rând, planificatorul generează un graf aciclic orientat (DAG) de sarcini, nu doar o listă simplă. Fiecare sarcină în DAG include instrumentul de apelat, argumentele necesare și o listă de dependențe (ce alte sarcini trebuie finalizate înainte ca aceasta să poată rula). În al doilea rând, unitatea de preluare a sarcinilor primește outputul în flux de la planificator și programează sarcinile imediat ce dependențele lor sunt satisfăcute. Astfel, se permite paralelizarea masivă: dacă planificatorul identifică zece sarcini independente, toate pot fi executate simultan, nu secvențial. În al treilea rând, argumentele sarcinilor pot fi variabile ce fac referire la outputurile pașilor anteriori, permițând agentului să lucreze chiar mai rapid decât apelarea paralelă tradițională a instrumentelor. Combinarea acestor funcționalități poate aduce o creștere de 3,6x a vitezei comparativ cu agenții tradiționali, potrivit studiului de cercetare. Aceste arhitecturi avansate arată că planificarea nu este o singură tehnică, ci un spectru de abordări, fiecare cu compromisuri între complexitate, performanță și cost.
Pentru ca un agent de planificare să fie eficient, are nevoie de acces la instrumente potrivite care să-i permită să colecteze informații și să acționeze. Cele mai comune instrumente includ căutarea web (pentru găsirea informațiilor online), interogări în baze de date (pentru acces la date structurate), apeluri API (pentru interacțiuni cu servicii externe) și apeluri la modele de limbaj (pentru procesare și raționament). În implementarea LangGraph, instrumentele sunt puse la dispoziția agentului printr-o interfață atent proiectată. Agentul poate apela instrumente generând apeluri de funcții specifice, iar rezultatele sunt returnate agentului pentru procesare. Cheia integrării eficiente a instrumentelor este ca fiecare să fie bine definit, cu inputuri și outputuri clare, iar agentul să știe când și cum să folosească fiecare instrument.
Dincolo de instrumentele de bază, agenții avansați de planificare includ adesea instrumente specializate pentru gestionarea propriei stări și a progresului. De exemplu, un instrument „citește todos” permite agentului să examineze planul curent și să vadă ce sarcini mai are. Un instrument „scrie todos” îi permite să actualizeze planul, să marcheze sarcini ca finalizate sau să adauge altele noi pe baza celor învățate în execuție. Aceste meta-instrumente (care operează asupra propriei stări a agentului) sunt cruciale pentru ca agentul să-și poată adapta planul pe măsură ce apar informații noi. Dacă agentul descoperă pe parcurs că planul inițial e incomplet sau greșit, poate folosi instrumentul de scriere pentru a-l revizui. Această capabilitate adaptivă separă implementările de producție de prototipurile simple. Combinarea instrumentelor de domeniu (pentru realizarea efectivă a muncii) cu meta-instrumente (pentru gestionarea raționamentului și planificării agentului) creează un sistem puternic, capabil să gestioneze scenarii complexe și imprevizibile.
Pentru a ilustra cum funcționează planificarea în practică, să considerăm un agent de cercetare însărcinat să colecteze informații despre un subiect complex. La întrebarea “Oferă o prezentare cuprinzătoare a Model Context Protocol (MCP) și aplicațiilor sale”, agentul ar urma acest flux de lucru. Mai întâi, creează un plan: “Pasul 1: Caută informații generale despre MCP, Pasul 2: Caută cazuri de utilizare și aplicații MCP, Pasul 3: Caută detalii tehnice despre implementarea MCP, Pasul 4: Sintetizează toate informațiile într-o prezentare cuprinzătoare.” Agentul scrie aceste patru sarcini în lista de todos, fiecare marcată ca în așteptare. Apoi începe execuția. Pentru Pasul 1, folosește instrumentul de căutare web cu interogarea “Ce este Model Context Protocol MCP?” și primește rezultate, pe care le stochează și marchează pasul ca finalizat. Pentru Pasul 2, caută “aplicații și cazuri de utilizare MCP”, din nou stocând rezultatele. Pentru Pasul 3, caută detalii despre implementare tehnică. În final, la Pasul 4, folosește modelul de limbaj pentru a sintetiza toate informațiile într-o prezentare coerentă, completă, care răspunde la întrebarea inițială.
Pe tot parcursul procesului, agentul menține o evidență clară a progresului. Dacă la un moment dat descoperă că planul este incomplet (de exemplu, dacă rezultatele căutării nu oferă suficiente informații despre un anumit aspect), poate revizui planul adăugând sarcini suplimentare. Această capabilitate adaptivă este esențială pentru scenariile reale, unde planul inițial poate fi insuficient. Agentul poate descoperi că are nevoie de informații suplimentare despre implementări specifice MCP sau că trebuie să înțeleagă cum se compară MCP cu alte abordări. Fiind capabil să-și revizuiască planul în timpul execuției, agentul gestionează aceste descoperiri elegant, fără să eșueze sau să ofere informații incomplete. Acest exemplu demonstrează de ce planificarea este atât de puternică: oferă structură și claritate procesului de raționament, menținând totodată flexibilitatea de a se adapta la informații noi.
{{ cta-dark-panel heading=“Accelerează-ți fluxul de lucru cu FlowHunt” description=“Experimentează cum FlowHunt îți automatizează conținutul AI și fluxurile SEO — de la cercetare și generare de conținut până la publicare și analiză — totul într-un singur loc.” ctaPrimaryText=“Programează un demo” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Încearcă FlowHunt Gratuit” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”
}}
Unul dintre cele mai convingătoare motive pentru a implementa planificarea în agenții AI este îmbunătățirea dramatică a metricilor de performanță. Agenții tradiționali de tip ReAct necesită un apel LLM pentru fiecare acțiune, ceea ce înseamnă că o sarcină cu zece pași are nevoie de zece apeluri LLM. Agenții bazați pe planificare, în schimb, necesită de obicei doar două-trei apeluri LLM: unul pentru faza inițială de planificare, unul sau mai multe pentru execuția unor pași ce implică raționament și eventual unul pentru re-planificare, dacă planul inițial nu este suficient. Această reducere a apelurilor LLM se traduce direct prin economii de cost, mai ales când se folosesc modele scumpe ca GPT-4. Pentru organizațiile care rulează mii de execuții zilnic, diferența de cost între agenții ReAct și cei bazați pe planificare poate fi substanțială—putând economisi zeci de mii de dolari lunar.
Dincolo de economiile de cost, planificarea aduce îmbunătățiri semnificative de viteză. În agenții tradiționali, fiecare pas trebuie să fie complet înainte ca următorul să poată începe, creând un blocaj secvențial. Agenții planificatori, mai ales cei cu arhitectură bazată pe DAG ca LLMCompiler, pot identifica sarcini independente și le pot executa în paralel. Dacă o sarcină cere căutarea informației despre subiectul A și alta despre subiectul B și acestea sunt independente, ambele pot avea loc simultan. Această paralelizare poate reduce timpul total de execuție de 3-4 ori comparativ cu execuția secvențială. Pentru aplicațiile cu interfață pentru utilizator, această creștere a vitezei se traduce direct într-o experiență mai bună. Pentru procesarea în loturi, înseamnă că se poate realiza mai mult în același timp. Combinarea reducerii costurilor cu creșterea vitezei face ca agenții bazați pe planificare să fie atractivi pentru orice organizație care folosește agenți AI la scară mare.
Scenariile reale urmează rareori planuri perfecte. Agenții de planificare trebuie să fie capabili să gestioneze situații în care planul inițial nu este suficient sau e greșit. Acest lucru necesită tratarea erorilor și capabilități de re-planificare sofisticate. Când agentul întâlnește o situație neașteptată—de exemplu, un instrument returnează o eroare, rezultatele căutării nu conțin informațiile așteptate sau descoperă că sarcina e mai complexă decât se credea—trebuie să se adapteze. Cea mai eficientă abordare este să permită agentului să re-planifice pe baza celor învățate. De exemplu, dacă planul inițial era să caute informații și să le sintetizeze, dar căutarea nu returnează rezultate, agentul ar trebui să recunoască acest lucru și să-și revizuiască planul. Poate încerca interogări alternative, căuta surse diferite sau împărți sarcina altfel.
Implementarea planificării adaptive necesită gestionarea atentă a stării și a logicii decizionale. Agentul trebuie să urmărească nu doar ce a făcut, ci și ce a aflat despre problemă. Dacă o căutare pentru “MCP” nu dă rezultate, agentul ar trebui să încerce “Model Context Protocol” sau “MCP protocol” înainte de a renunța. Dacă un instrument eșuează, agentul trebuie să decidă dacă reîncearcă, folosește un alt instrument sau semnalează problema. Aceste decizii cer ca agentul să raționeze asupra progresului și să-și ajusteze strategia. Aici devine evident avantajul agentului planificator: având un plan explicit, poate raționa dacă planul funcționează și poate lua decizii informate pentru adaptare. Un agent reactiv, în schimb, nu dispune de această structură și ia decizii din mers, fără a înțelege structura globală a sarcinii.
Pe măsură ce agenții de planificare devin mai sofisticați, monitorizarea și depanarea devin din ce în ce mai importante. Spre deosebire de aplicațiile simple, unde poți urmări ușor traiectoria execuției, agenții de planificare implică multiple puncte de decizie, apeluri de instrumente și actualizări de stare. O monitorizare eficientă cere vizibilitate asupra mai multor aspecte ale execuției agentului: planul creat, sarcinile finalizate, rezultatele fiecărui apel de instrument și deciziile agentului la fiecare pas. LangGraph oferă suport integrat pentru acest lucru prin LangSmith, o platformă de monitorizare și depanare care vizualizează execuția agentului ca pe un graf. Poți vedea exact ce noduri au fost executate, în ce ordine și ce stare a fost transmisă între ele. Această vizualizare este inestimabilă pentru a înțelege de ce un agent s-a comportat într-un anumit fel și pentru a identifica unde pot fi făcute îmbunătățiri.
Depanarea agenților de planificare presupune și înțelegerea prompturilor folosite pentru generarea planurilor. Calitatea planului influențează direct performanța agentului, așa că dacă un agent performează slab, examinarea promptului de planificare este primul pas. Poți descoperi că promptul nu oferă suficient context despre sarcină sau nu explică clar ce fel de planuri sunt așteptate. Iterarea asupra promptului de planificare poate îmbunătăți dramatic performanța agentului. În plus, monitorizarea rezultatelor instrumentelor ajută la identificarea dacă acestea returnează rezultatele așteptate sau dacă au nevoie de reconfigurare. De exemplu, dacă un instrument de căutare web returnează rezultate irelevante, poate fi nevoie
Agenții ReAct iau o singură decizie pe pas și necesită un apel LLM pentru fiecare utilizare a unui instrument, ceea ce poate fi mai lent și mai costisitor. Agenții bazați pe planificare creează un plan complet de la început, reducând apelurile LLM și permițând o raționare mai bună asupra întregii sarcini.
Planificarea împarte sarcinile complexe în pași mai mici, reducând cantitatea de context necesară la un moment dat. Acest lucru ajută agenții să mențină acuratețea chiar și atunci când se lucrează cu cantități mari de informații, deoarece se concentrează pe sub-sarcini specifice în loc să caute prin contexte uriașe de tokeni.
LangGraph este un cadru pentru construirea agenților AI cu stare, folosind mașini de stări. Reprezintă fluxurile de lucru ale agentului ca grafuri cu noduri și muchii, unde fiecare nod reprezintă un pas (cum ar fi planificarea sau execuția unui instrument), iar muchiile reprezintă tranzițiile între stări.
Agenții planifică-și-execută oferă trei beneficii principale: execuție mai rapidă (nu e nevoie de apel LLM după fiecare acțiune), economii de costuri (mai puține apeluri LLM în total) și performanță mai bună (raționament explicit asupra tuturor pașilor crește rata de finalizare a sarcinilor).
FlowHunt oferă o platformă fără cod pentru a proiecta și automatiza fluxuri complexe AI, inclusiv planificarea și execuția agentului. Simplifică procesul de construire a agenților sofisticați fără a necesita expertiză tehnică avansată.
Arshia este Inginer de Fluxuri AI la FlowHunt. Cu o pregătire în informatică și o pasiune pentru inteligența artificială, el este specializat în crearea de fluxuri eficiente care integrează instrumente AI în sarcinile de zi cu zi, sporind productivitatea și creativitatea.
Construiește agenți AI sofisticați cu capabilități de planificare folosind platforma fără cod FlowHunt. Simplifică fluxurile complexe și reduce costurile LLM.
Învață cum să construiești agenți AI sofisticați cu acces la sistemul de fișiere, să implementezi strategii de context offloading și să optimizezi utilizarea to...
Învață cum să construiești agenți AI robuști, gata de producție, cu metodologia noastră cu 12 factori. Descoperă cele mai bune practici pentru procesarea limbaj...
Află cum să proiectezi contextul pentru agenți AI gestionând feedback-ul uneltelor, optimizând utilizarea tokenilor și implementând strategii precum offloading,...
Consimțământ Cookie
Folosim cookie-uri pentru a vă îmbunătăți experiența de navigare și a analiza traficul nostru. See our privacy policy.
