llm ReAct框架

### ReAct Framework 的核心概念 ReAct 是一种结合了推理（Reasoning）和行动（Action）的框架，旨在增强基于 LLM 的自主代理的能力。它通过引入自我反思机制以及动态的任务分解与执行流程，显著提升了代理在复杂环境中的适应性和效率。 #### 自我反思机制 自我反思是通过向 LLM 展示两阶段的例子来构建的，其中每个例子由一对组成：失败的轨迹及其理想化的反思[^1]。这种反思随后会被存储到代理的工作记忆中，作为后续查询 LLM 的上下文信息。工作记忆通常会保留最多三条这样的反思记录，以便为未来的决策提供支持。 #### 计划-代码-审查范式 数据解释器采用了“计划-代码-审查”的方法论，这种方法将动态规划与分层结构结合起来，在任务执行过程中实现实时监控和调整[^3]。具体来说： - **计划**：LLM 负责制定详细的行动计划，该计划定义了如何逐步完成目标任务。 - **代码**：对于每一个子任务，LLM 将生成具体的代码片段用于实际操作。 - **审查**：每一步的结果都会被严格验证，确保其可靠性和准确性。如果某步未能成功，则触发反馈循环，利用之前积累的经验重新设计解决方案。 以下是使用 Python 实现的一个简单版本的 ReAct 框架伪代码： ```python def react_framework(task_description, llm_model): # 初始化工作记忆 working_memory = [] while not task_completed(): # 制定计划 plan = generate_plan(task_description, llm_model, working_memory) # 执行计划中的每一项动作 for action in plan: code_snippet = generate_code(action, llm_model) try: result = execute_code(code_snippet) if validate_result(result): continue else: # 如果结果不满足条件，加入反思并重试 reflection = create_reflection(plan, result) update_working_memory(working_memory, reflection) except Exception as e: handle_exception(e) reflection = create_reflection_from_error(plan, str(e)) update_working_memory(working_memory, reflection) def generate_plan(description, model, memory): prompt = f"Given {description}, with previous experiences {memory}, what should I do?" return model.generate(prompt) def generate_code(action, model): prompt = f"To perform '{action}', write the necessary python code." return model.generate(prompt) def create_reflection(plan, outcome): return {"plan": plan, "outcome": outcome} def update_working_memory(memory, new_entry): if len(memory) >= 3: memory.pop(0) memory.append(new_entry) ``` 此代码展示了如何集成上述提到的各种组件形成完整的 ReAct 流程。 #### 使用指南 关于更详尽的介绍和个人化 LLM Agent 的设置方式可以参考文献[^2]，其中包括但不限于初始化配置、参数调优等方面的内容。 ---