Quay lại trang chủ4/9 trong danh mục
Planning
Lập kế hoạch — AI biết chia để trị
Trung bìnhai-agents
1Dự đoán1/8
Bạn giao AI nhiệm vụ: 'Viết báo cáo so sánh 3 framework ML, bao gồm benchmark và mẫu code'. AI nên làm gì trước tiên?
2Khám phá2/8
Hình minh họa
Kế hoạch Agent — Nhấn để đánh dấu hoàn thành
Tiến trình: 0/6 bước hoàn thành
3Khoảnh khắc aha3/8
LLM giải bài toán nhỏ chính xác hơn nhiều so với bài toán lớn. Planning biến 1 nhiệm vụ khó thành 5 bước dễ — mỗi bước đủ đơn giản để LLM thực hiện chính xác. Giống ông bà ta nói: chia để trị. Thêm khả năng phản ánh (tự đánh giá và điều chỉnh) = Agent thực sự thông minh.
4Thử thách4/8
Agent lập kế hoạch: (1) Search A, (2) Search B, (3) So sánh A và B. Bước 1 và 2 có thể chạy song song không?
5Lý thuyết5/8
Giải thích
Planning là khả năng cốt lõi giúp Agent giải quyết nhiệm vụ phức tạp. Gồm 3 kỹ thuật chính:
- Task Decomposition: Chia nhiệm vụ lớn thành bước nhỏ. Kỹ thuật: Chain-of-Thought prompting, Tree of Thoughts.
- Plan-then-Execute: Lập kế hoạch đầy đủ trước, thực hiện tuần tự. Phù hợp bài toán cấu trúc rõ ràng.
- Adaptive Planning: Lập kế hoạch từng bước, điều chỉnh dựa trên kết quả. Phù hợp bài toán không chắc chắn.
planning_agent.py
class PlanningAgent:
def plan(self, task):
"""Phân rã nhiệm vụ thành bước nhỏ"""
prompt = f"""Chia nhiệm vụ sau thành các bước nhỏ:
Nhiệm vụ: {task}
Xác định bước nào có thể song song."""
return self.llm(prompt)
def execute_with_reflection(self, plan):
for step in plan.steps:
result = self.execute(step)
# Phản ánh: bước này thành công không?
reflection = self.llm(f"Bước: {step}\n"
f"Kết quả: {result}\n"
f"Đánh giá: thành công hay thất bại? "
f"Cần điều chỉnh gì?")
if reflection.needs_replan:
plan = self.replan(plan, reflection)
continue
return self.summarize(plan.results)Tree of Thoughts (ToT)
Thay vì lập 1 kế hoạch duy nhất, ToT tạo nhiều nhánh kế hoạch song song, đánh giá từng nhánh, chọn nhánh tốt nhất. Giống chơi cờ: nghĩ trước nhiều nước rồi chọn nước hay nhất.
6Tóm tắt6/8
Những điều cần nhớ về Planning
- Task decomposition: chia bài toán lớn thành bước nhỏ — LLM giải bước nhỏ chính xác hơn.
- Plan-then-Execute: lập kế hoạch trước, phù hợp bài toán rõ ràng. Adaptive: lập từng bước, phù hợp bài toán mở.
- Reflection (phản ánh): Agent tự đánh giá kết quả, phát hiện lỗi, replan — khả năng tự điều chỉnh.
- Tối ưu: phân tích dependency graph, song song hoá bước độc lập, tuần tự bước phụ thuộc.
7Kiểm tra7/8
Kiểm tra hiểu biết
Câu 1/3
Plan-then-Execute khác Adaptive Planning ở điểm nào?