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Plan Execute (计划与执行)—— 先想清楚再干活规划与执行的解耦Plan Execute 模式是针对 ReAct 架构中高频推理导致的高成本与低时效问题的直接解决方案。其核心思想是将 Agent 的工作流明确拆解为两个独立阶段规划阶段 (Planner)由高智商的大模型如 Claude 3.5 Sonnet / GPT-4担任架构师。它一次性分析用户需求生成一个包含多步骤的、静态的详细计划表。执行阶段 (Executor)由轻量级模型、小模型或纯代码脚本担任工头。它拿着计划表按部就班地调用工具不需要每做一步都回头询问大模型下一步该做什么。可以说ReAct是动态的走一步看一步灵活性高但费脑子Plan Execute是静态的画好图纸再开工牺牲了部分灵活性换取了极致的效率和成本控制。优缺点盘点**优点降本增效且大局观强。**通过一次性全局规划大幅减少 LLM 调用并避免短视陷阱模块解耦易于工程落地且具备并行处理的规模化潜力。缺点适应性差不懂变通。静态计划缺乏动态调整能力遇突发错误易中断面对环境变化适应性差且失败后的重规划机制会显著增加系统复杂度。典型应用场景此模式是固定流程SOP、长链路、环境稳定任务的首选。**任务**为 10 个不同国家的客户生成 CIF 报价单。- **Planner**生成计划列表 1. 查询 10 个目的港的最新海运费。 2. 获取今日汇率。 3. 计算每个客户的 CIF 价格。 4. 生成 10 份 PDF 并发送邮件。- **Executor**按列表批量执行。不需要每查一个运费都问一遍 LLM直接调 API 即可。3. ReWOO (Reasoning Without Observation)—— 极致的 Token 节省大师ReWOO 试图连观察这个步骤的 Token 都省了。它一次性生成带变量的计划例如 #E1 Search(X), #E2 Summarize(#E1)。在执行阶段数据在工具之间直接流转不需要 LLM 插手。# ReWOO的简化伪代码示例def rewoo(task): plan llm.generate_plan(Generate a plan for: task) # 生成带变量的计划 variables extract_variables(plan) # 提取计划中的变量 results execute_plan(variables) # 执行计划并获取结果 return compile_results(results) # 整合结果例如在准备一份市场分析报告的任务中ReWOO 可能会首先生成一个计划其中包括从社交媒体平台获取用户反馈、从财经新闻网站抓取最新消息等步骤。然后相应的 API 调用将直接根据这个计划被执行最终的结果会被汇总成一份完整的报告。优缺点盘点所以ReWOO这个东西其实是一个非常极端的东西很省Token适合确定性高的工具链调用但是它放弃了中间的反馈机制。如果中间一步歪了后面全歪。我认为在复杂场景下这种模式很难避免幻觉即使是很确定的SOP的场景下毕竟你测试的时候还能约束程序但投产之后永远不知道用户在输入什么。。。4. LLM Compiler—— 并发狂魔传统 Agent如 ReAct、Plan Execute通常以线性或树状结构处理子任务即使多个子任务彼此无关也常被串行执行造成不必要的延迟和成本浪费。而LLM Compiler的核心突破在于★将任务分解为带依赖关系的有向无环图DAG并据此调度并发执行。Planner 阶段LLM 不仅生成任务列表还显式标注任务之间的数据依赖关系例如任务B需要任务A的输出。Compiler 阶段系统将该计划编译成一个可执行的 DAG。Executor 阶段运行时引擎如 Airflow、Ray、自研调度器根据 DAG动态并行调度无依赖任务显著缩短端到端响应时间。# 示例用户请求 “对比 iPhone 16 在中美日三国的价格、税率和配送时效”# LLM Compiler 生成的 DAG 可能如下tasks { fetch_us_price: [], # 无依赖并行启动 fetch_cn_price: [], # 无依赖并行启动 fetch_jp_price: [], # 无依赖并行启动 calc_total_cost_us: [fetch_us_price], # 依赖美国价格 calc_total_cost_cn: [fetch_cn_price], calc_total_cost_jp: [fetch_jp_price], summarize_comparison: [calc_total_cost_us, calc_total_cost_cn, calc_total_cost_jp]}三个国家的价格查询完全独立 →3 个 API 调用同时发起而非等待一个完成再下一个。优缺点盘点LLM Compilerd的优缺点很明显首先相比 ReAct 的串行LLMC的速度会有数倍提升但是其开发复杂度高。需要构建任务调度系统且并发执行时幻觉可能会在多个分支中同时扩散。典型应用场景在追求低延迟、高吞吐的企业级 Agent 系统中LLM Compiler 正成为新一代架构的标配。建议大家在外贸、金融、背调、爬虫等大批量场景任务中使用。此外建议企业开发的时候附带可观测性评价系统便于追踪每个节点耗时与失败率。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】