第8章 CoT及ReAct解密与实战
8.5 ReAct及计划和执行案例实战
我们来看一下LangChain的官方文档，首先它很简单的说了一下，计划和执行代理（Plan and execute agents）首先计划要做什么，然后执行子任务来实现目标，言外之意ReAct不是这样的，我们在ReAct中看见的内容是，有一步具体的步骤，然后执行一个行动，然后再有一步具体的步骤，然后再执行一个具体的行动。在计划和执行代理中，计划和执行这两者确实配合在一起，但它把计划和执行解耦合了，先给一个链条，然后基于这个链条，再执行具体的子任务，读者可以看一下论文：“Plan-and-Solve Prompting: Improving Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning by Large Language Models”。
如图8-6所示，是一个具体的例子，这是最直接的方式。

图8- 6计划和执行代理示例
上图对零样本思维链（Zero-shot-CoT）方式和计划和解决（Plan and Solve）方式进行了对比。零样本思维链方式，使用大模型以“让我们一步一步地思考”的方式进行多步推理，但当问题比较复杂时，仍然可能产生错误的推理步骤。与零样本思维链方式不同，计划和解决方式首先要求大模型设计一个解决问题的计划，通过生成一个循序渐进的步骤计划，并执行该计划来找到答案。
 零样本思维链（Zero-shot-CoT）方式的示例