AIChain Agent：规划、行动、反思

Chain 遵循既定路径。你定义第一步、第二步和第三步。如果你预先知道所有步骤，它就能正常工作。

但现实中的任务很少是可预测的。如果搜索没有返回结果怎么办？如果一个结果改变了你的整个计划怎么办？

这正是 Agent 发挥作用的地方。Agent 会进行规划、观察并做出决策。Chain 是脚本，而 Agent 则是在思考。

根据你的任务选择模式：

  • Waterfall Mode（瀑布模式）：Agent 在开始前会构建一个完整的计划。它按顺序执行步骤。它可以重试某个步骤或提前停止，但不能更改原始计划。适用于“搜索，然后总结”这类可预测的任务。

  • Agile Mode（敏捷模式）：Agent 会查看每一步的结果。它可以即时重写剩余的计划。如果搜索发现了新信息，它会增加新的步骤。如果任务提前完成，它会跳过剩余步骤。适用于不可预测的任务。

为了降低成本并防止死循环，请务必设置 max_steps 限制。没有限制的 Agent 会耗尽你的预算，或者一直运行直到崩溃。

你还可以使用 executors 来优化成本。使用高质量模型作为 orchestrator 来处理推理，使用更便宜、更快的模型作为 executor 来处理简单的工具调用。

一个简单的遵循原则：

  • 如果你能在白板上画出工作流，请使用 Chain。
  • 如果你需要在不同路径之间画出“视情况而定”的箭头，请使用 Agent。

Source: https://dev.to/yait/aichain-agent-plan-act-reflect-2n71

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi