Effiziente Lösung für die Aufgabenverarbeitung auf Basis der ReAct-Schleife
Cogency erreicht eine intelligente Aufgabenzerlegung durch seinen zentralen ReAct-Schleifenmechanismus (Argumentation → Aktion → Beobachtung → Generierung). Er funktioniert in drei Schritten: Zunächst wird der Agent mit demAgent()Erstellen Sie die Basisinstanz; zweitens, erstellen Sie die Basisinstanz durchstream()Wenn die Methode die Aufgabenbeschreibung übergibt, zerlegt das System die komplexen Anforderungen wie "Planung einer dreitägigen Reise nach Tokio" automatisch in Teilaufgaben wie 1) Überprüfung des lokalen Wetters, 2) Filterung der Sehenswürdigkeiten und 3) Festlegung der Reihenfolge der Reise; schließlich führt der Agent diese Schritte der Reihe nach mit Hilfe der integrierten Toolchain aus und konsolidiert die Ergebnisse. Um die Effizienz zu verbessern, wird Entwicklern empfohlen, 1) häufig verwendete Tools vorzuladen (z. B.tools=[web_search, weather_forecast]) 2) Aktivieren Sie den asynchronen Modus für zeitintensive Aufgaben (async for(Syntax) 3) Überwachen Sie die verstrichene Zeit jedes Schritts mit Hilfe der Echtzeit-Streaming-Ausgabe.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCogency: ein Werkzeug für kognitive Architektur zur Entwicklung intelligenter KI-AgentenDie
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