OpenAI喜提姚班学霸姚顺雨(3)
若是把ReAct的方法归结为让智能体
“reason to act”
，那么下一个方法，即
思维树
，则重在让智能体 “reason to plan”
“reason to plan”
思维树是把问题表示为在树结构上的搜索，每个节点是一个状态，代表部分解决方案，分支对应于修改状态的操作。
它主要涉及四个问题：
思维分解：将复杂问题分解为一系列中间步骤，每个步骤都可以看作是树的一个节点。
思维生成：利用语言模型生成每个节点的潜在思维，这些思维是解决问题的中间步骤或策略。
状态评估：通过语言模型对每个节点的状态进行评估，判断其在解决问题中的进展和潜力。
搜索算法：采用不同的搜索算法
（如广度优先搜索BFS或深度优先搜索DFS）
来探索思维树，找到最优的解决方案。
将思维树应用到“24点”游戏中，与此前的思维链
（CoT）
相比，准确率有了明显提高。
至于Language Agents中的最后一个关键技术，即
CoALA
，则是一种用于组织和设计语言智能体的概念框架。
从下面的结构图来看，它大致分为信息存储、行动空间和决策制定三大模块。
信息存储是指语言智能体将信息存储在多个内存模块中，包括短期工作记忆和长期记忆
（如语义记忆、情景记忆和程序记忆）
。
这些内存模块用于存储不同类型的信息，如感知输入、知识、经验等，并在智能体的决策过程中发挥作用。
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