Agent之推理模式：Reflection、Reflexion、LATs_reflexion 推理

如何用LangGraph构建3种反思机制

反思的定义：LangChain博客的介绍说是一种用来提供Agent质量和成功率的prompt策略。

归根结底，核心还是prompt的设计。用额外的计算来获得更好的输出质量，这点有点像CoT和ToT的设计。但与之不同的是，CoT和ToT是和LLM单轮的交互，而Reflection一般是和LLM多轮的交互（封装在Agent框架当中），尽管看起来和人类的交互是单轮的。

Simple Reflection 简单的反思

组成结构：两个LLM分别扮演生成器（尝试直接响应用户的需求）和反射器（扮演老师的角色，对最初的反应提出批评）。

逻辑：通过两个LLM的多轮交互，得到一个比生成器最初的响应要好一些的响应给到人类，处在人类的角度，只接收了一次系统的回复。

当然，上图的流程因为不基于任何外部过程，最终结果可能不会比原始结果好得多。

以下是围绕这个的一点个人看法：

实际实现时，两个LLM可以用同一个大模型服务来替代，只需要给到不同的输入prompt即可，甚至说用一个system prompt也可以。

比如下面的例子，定义清楚 Thought、Action、Observation分别的含义，然后写清逻辑(repeat Thought/Action/Observation N times)即可。

from langchain import hub
prompt = hub.pull("hwchase17/structured-chat-agent")
print(prompt.messages[0].prompt.template)

Respond to the human as helpfully and accurately as possible. You have access to the following tools:

{tools}

Use a json blob to specify a tool by providing an action key (tool name) and an action_input key (tool input).

Valid "action" values: "Final Answer" or {tool_names}

Provide only ONE action per $JSON_BLOB, as shown:

``
{{
  "action": $TOOL_NAME,
  "action_input": $INPUT
}}
``

Follow this format:

Question: input question to answer
Thought: consider previous and subsequent steps
Action:
``
$JSON_BLOB
``
Observation: action result
... (repeat Thought/Action/Observation N times)
Thought: I know what to respond
Action:
``
{{
  "action": "Final Answer",
  "action_input": "Final response to human"
}}

Begin! Reminder to ALWAYS respond with a valid json blob of a single action. Use tools if necessary. Respond directly if appropriate. Format is Action:``$JSON_BLOB``then Observation
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Reflexion 反射

与上面的Simple Reflection最大的区别是，对每个响应的批评建立在外部数据的基础上。这里的外部数据，可以是Tool提供的，也可以是RAG引入的context等。如此看来，带有Tools的Agent可以算是Reflexion机制的实现。

如下图所示，step2当中Responder响应者的任务是 生成响应以及搜索查询形式或者其他形式的 操作。然后step3当中执行Tools得到结果（Observation）后，给到Revisor修订者来反思（Thought）当前状态。

这种方法有效利用外部Tools和反思来提供最终回应的质量。同时因为执行的轨迹较为固定，可能存在错误传递、影响最终结果。总体效果比Simple Reflection要优，是实现Agent的基本框架。

LATS：Language Agents Tree Search

结合了 reflection/evaluation、search（蒙特卡洛树搜索） 来实现更好的任务性能。 比 ReAct、Reflexion、ToT更优。

我认为重点在于 蒙特卡洛树搜索的应用。其次是 它采用标准的强化学习（RL）任务框架，将RL代理、价值函数和优化器都替换为对一个大型语言模型（LLM）的调用。目的是帮助 Agent 适应并解决复杂任务，避免陷入重复的循环中。

搜索过程的4个步骤：

a.选择：根据下面第（2）步中累计的奖励来选择最佳的下一步行动。如果找到了解决方案或达到了最大搜索深度就做出回应，否则继续搜索。

b.展开并模拟：生成N个（在我们的案例中是5个）潜在的行动方案，并且并行执行它们。

c.反思+评估：观察这些行动的结果，并基于反思（可能还包括外部反馈）对决策进行打分。

d.反向传播：根据结果更新根路径的分数。

LATS的优点：LATS将其他代理架构的推理、规划和反思组件统一起来，如Reflexion、思维树（Tree of Thoughts）和计划执行代理（plan-and-execute agents）。LATS还来自于基于反思和环境反馈的反向传播，用于改进搜索过程。虽然它对奖励分数比较敏感，但通用算法可以灵活地应用于多种任务。

这块有点没看明白 ==! 后面看懂了再继续更新

LATS代码