今日arXiv最热大模型论文：Agent也疯狂！FoA方法对智能体做树结构搜索，超越ToT

AIGC动态欢迎阅读

原标题：今日arXiv最热大模型论文：Agent也疯狂！FoA方法对智能体做树结构搜索，超越ToT
关键字：状态,价值,成本,成功率,函数
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：8298字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | 谢年年大模型agents包揽了从理解问题、规划任务、记忆输入输出、精准调用工具，执行任务解决问题的全过程，更厉害的是，它们还有自我检查和反馈的本事。对于用户来说，不再需要与原始大模型输出直接交互，只需提出需求，便可将与大模型的交互以及行动全权委托给agents。
然而，agents并非万无一失。在应对网络搜索或复杂游戏等不确定环境时，它们需在风险中决策，根据其所知选择下一步行动，但每步都可能遭遇挑战。显然，agents“防患于未然”的能力还不够，让任务走向“死胡同”是常有的事。
为了优化这个问题，可以把这个过程看成是一种搜索，目的是发现、探索并比较通往解决方案的不同路径。这样一来，就可以用常规的搜索算法来解决新问题。搜索过程通常结合了对搜索空间的局部探索和一个启发式价值函数，该函数提供关于搜索树中路径的反馈，并可以激励进行剪枝决策。
今天介绍的这篇论文提出了一个名为“Fleet of Agents”（FoA）的框架，将遗传粒子过滤的概念应用于动态树搜索。
在这个机制中，首先组建了一个由N个agents组成的舰队，共同搜索解决方案。在粒子过滤的变异阶段，每个a

原文链接：今日arXiv最热大模型论文：Agent也疯狂！FoA方法对智能体做树结构搜索，超越ToT

联系作者

文章来源：夕小瑶科技说
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189