如何提升大模型Agent能力？大模型零基础入门到精通，收藏这篇就够了

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@小白创作中心

如何提升大模型Agent能力？大模型零基础入门到精通，收藏这篇就够了

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CSDN

https://m.blog.csdn.net/2401_85773741/article/details/144589505

随着大模型技术的不断发展，如何提升大模型Agent的能力成为了一个重要的研究方向。本文将介绍几种主流的方法和技术，包括COT、TOT、ReAct、Reflexion、AgentTuning、FireAct、AgentFLAN、KnowAgent和AutoAct等。这些方法从不同的角度出发，通过增强模型的推理、规划和交互能力，为大模型Agent的应用提供了有力的支持。

COT：慢思考的开始

思维链（Chain of Thought，COT）是一种通过增加推理过程到prompt中，以提升模型在数学推理、常识推理、符号推理等复杂任务上的表现的技术。这种方法的核心理念是将大模型视为一个能思考的个体，而不是简单的语义理解工具。通过展示推理过程，模型能够更好地处理需要深度思考的问题。

ToT：思维树

思维树（Tree of Thoughts，TOT）是在COT基础上发展起来的一种更细致的推理方法。它通过搜索和验证不同的推理路径，如BFS（广度优先搜索）和DFS（深度优先搜索），来解决复杂问题。这种方法特别适用于需要多步推理和验证的任务，如"24点"游戏。

ReAct：知行合一

ReAct（Reason and Action）框架将推理（Reason）和行动（Action）结合起来，使模型能够在不同环境中完成任务。这种方法通过在推理过程中加入环境交互，使模型能够根据反馈调整策略，特别适用于需要反复推理和动作的任务。

Reflexion：Verbal强化学习

Reflexion提出了一种基于口头强化学习的方法，通过专门的Evaluator对模型的推理过程进行打分，类似于强化学习中的奖励机制。这种方法在Alfworld、HotpotQA等任务上取得了显著的效果。

AgentTuning：多任务微调Agent

智谱AI提出的AgentTuning方法通过构建轻量级的指令调整数据集AgentInstruct，并采用混合指令调整策略，来增强模型的代理能力。这种方法在保持模型一般能力的同时，显著提升了其在规划、记忆和工具利用等特定任务上的表现。

FireACT：对话路径多样性

FireACT通过混合使用不同思维框架（如COT、React、Reflexion）的数据格式，来提升模型的Agent能力。这种方法通过多样化的数据格式和多轮对话轨迹，增强了模型的泛化能力。

AgentFLAN：数据构造与预训练一致性

AgentFLAN强调数据构造与预训练的一致性，通过将任务拆分为多轮对话，并在数据构造时均衡各类型的比例，来提升模型的Agent能力。这种方法还通过增加负样本来减少幻觉问题。

KnowAgent：动作知识库增强

KnowAgent通过结合明确的行动知识来解决LLMs在与环境交互时生成可执行行动的复杂推理任务中的不足。它利用行动知识库来约束规划过程中的行动路径，通过迭代式SFT来不断改进模型对行动知识的理解及其应用。

AutoAct：MultiAgent

AutoAct提出了多智能体协作的思路，将任务分解为多个子代理，每个子代理专注于特定的任务。这种方法通过LoRA（Low-Rank Adaptation）模型进行微调，提高了系统的灵活性和可扩展性。

总结

本文介绍了多种提升大模型Agent能力的方法，从思维链到Agent的微调，每种方法都有其独特的优势和应用场景。其中，COT开创了这个方向，AgentTuning提供了对开源LLM具备Agent能力的探索，KnowAgent则体现了RAG的另一种实现方式。虽然这些工作目前还处于初级阶段，但它们为大模型Agent能力的提升提供了重要的参考和启示。