Plan-and-Solve depășește abordările reactive de tip un-pas-o-dată prin obligarea agentului să schițeze mai întâi o listă ordonată de pași logici, estimând dependențele dintre sarcini înainte de a apela prima unealtă. Planul este actualizat dinamic pe măsură ce rezultatele devin disponibile.
class PlanAndSolveAgent:
def planifica(self, obiectiv: str) -> list[str]:
prompt = f"Creează un plan formal cu pași preciși pentru: {obiectiv}"
return self.llm.invoke(prompt)
def executa(self, obiectiv: str):
plan = self.planifica(obiectiv)
rezultate = []
for pas in plan:
print(f"Executare pas: {pas}")
rezultat_pas = self.executa_pas_cu_unelte(pas, rezultate_anterioare=rezultate)
rezultate.append(rezultat_pas)
return self.sintetizeaza(rezultate)Eficiență: Previne buclele repetitive infinite și menține agentul concentrat pe obiectivul final.
Întrebări & Discuții: Paradigma Plan-and-Solve pentru Agenți: Generarea Formală a Planului
Ai o întrebare despre Paradigma Plan-and-Solve pentru Agenți: Generarea Formală a Planului sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.