大语言模型中的代理树搜索：让机器更聪明

人工智能

2023-11-14 13:17:33

LATS：开启 LLM 自主代理新时代

前言

在信息爆炸和人工智能飞速发展的时代，大语言模型（LLM）如一颗耀眼的彗星，划破科技的苍穹，在自然语言处理领域大放异彩。这些模型以其理解和生成人类语言的卓越能力，彻底改变了我们与世界互动的格局。

然而，尽管 LLM 在众多任务中取得了令人瞩目的成就，但它们通常只擅长执行简单的行为，尚未广泛应用于需要复杂推理和规划的自主代理领域。

LATS：赋能 LLM 的推理与规划能力

为了解决这一局限，研究人员提出了一种革命性的框架——LATS（语言代理树搜索） 。该框架巧妙地将 LLM 的强大语言能力与树搜索算法的通用求解能力相结合，创造了一个能够进行复杂推理和规划的强大代理。

树搜索算法是一种用于解决各种问题的通用算法，通过系统性地探索可能的解决方案空间，找到满足给定约束条件的最佳解。LATS 将这一算法与 LLM 的卓越语言理解和生成能力融为一体，赋予代理以下能力：

理解自然语言指令： LATS 能够理解人类的语言，明确任务目标和约束条件。
进行复杂推理： LATS 可以根据信息、规则和经验进行复杂推理，为决策提供坚实的基础。
规划未来行动： LATS 能够预见未来的可能性，制定周密的计划以实现目标。
采取自主行动： LATS 根据其推理和规划采取适当的行动，与环境进行交互。

LATS 的无限潜力

LATS 的潜力可谓无限，它将开启 LLM 应用的新篇章，将这些模型带入前所未有的领域。以下列举一些 LATS 的潜在应用场景：

机器人导航： LATS 可用于创建能够在现实世界中自主导航的机器人。机器人将利用 LLM 理解人类指令，并运用树搜索算法规划路径。
虚拟助手： LATS 可用于开发能够为人类做出复杂决策的虚拟助手。虚拟助手将借助 LLM 理解人类语言，并通过树搜索算法权衡不同选择，提供最优解。
医疗诊断： LATS 可用于构建诊断疾病的医疗系统。系统将使用 LLM 理解患者症状，并利用树搜索算法考虑各种诊断，做出最准确的判断。

LATS：改变未来的智能代理

LATS 的出现将彻底改变我们与 LLM 的互动方式，并为我们带来一个更加智能、更加自动化的未来。它将使自主代理具备推理、规划和采取行动的能力，从而解决当今 AI 系统中存在的难题。

代码示例

import lats

# 创建 LATS 代理
agent = lats.LATS()

# 设置任务目标
agent.set_goal("在现实世界中导航")

# 接受人类指令
instruction = "向北走 10 米，然后向东转弯。"
agent.parse_instruction(instruction)

# 进行推理和规划
agent.reason()
agent.plan()

# 采取行动
agent.execute()