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规划与任务分解

Agent Capabilities 4: Planning, Task Decomposition, and Multi-Agent Coordination

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规划与任务分解

智能体如何决定做什么,以及一些多智能体内容。

Daniel Fried

11-768:AI 智能体

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  1. 1 · 规划与任务分解
  2. 2 · 长任务中的反应式智能体
  3. 3 · 长任务中的结构
  4. 4 · 编码智能体中的计划模式
  5. 5 · 什么是计划(针对 LLM 智能体)?
  6. 6 · 本课程中的规划主题
  7. 7 · 行动之前先分解
  8. 8 · 思维链就是一种计划
  9. 9 · 先分解,再求解
  10. 10 · 分解带来模块化
  11. 11 · 会作用于世界的计划
  12. 12 · 推理与行动
  13. 13 · 经典规划
  14. 14 · 难点已经改变
  15. 15 · 计划表示
  16. 16 · 为何在行动中重新规划?
  17. 17 · 加入规划的理由
  18. 18 · 工作站任务中的规划压力
  19. 19 · 将规划器与执行器分开
  20. 20 · 训练规划器
  21. 21 · 警惕固定角色与多智能体系统
  22. 22 · 对可供性进行建模
  23. 23 · 根据环境反馈重新规划
  24. 24 · 思考与行动
  25. 25 · 过度思考
  26. 26 · 思考还是查看
  27. 27 · 行动之前先校准置信度
  28. 28 · 长时程失败
  29. 29 · 执行时程
  30. 30 · 模型大小与执行时程
  31. 31 · 自适应、递归地分解
  32. 32 · 作为安全边界的计划
  33. 33 · 控制:人工编辑与批准
  34. 34 · 全局约束
  35. 35 · 多智能体计算机使用
  36. 36 · 示例任务:寻找 ACL 外科医生
  37. 37 · 示例任务:寻找 ACL 外科医生
  38. 38 · 长时程计算机使用
  39. 39 · 长时程计算机使用示例
  40. 40 · 多智能体在哪些情况下有帮助
  41. 41 · 更强的管理器改善协调
  42. 42 · 较弱的 worker 提升更多
  43. 43 · Odysseys 上的 worker 并行
  44. 44 · 修订任务图
  45. 45 · 结束
  46. 46 · 设计检查清单
  47. 47 · 开放问题
  48. 48 · 问题

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