Programas específicos para melhorar a eficiência da geração de códigos
O LangGraph CodeAct melhora significativamente a eficiência da geração de códigos de inteligências por meio de vários mecanismos:
- Suporte à arquitetura do CodeActBaseado na arquitetura proposta no artigo arXiv:2402.01030, que permite uma melhor compreensão dos requisitos da tarefa e a geração de um código preciso
- Habilidades completas de programação em PythonUtilize diretamente a rica funcionalidade do Python para implementar lógica complexa em comparação com as chamadas de função JSON tradicionais
- Mecanismo de retenção variávelSalvar variáveis Python durante o diálogo para evitar a contagem dupla e a geração de código
- Vantagem da integração de ferramentasExecute rapidamente operações comuns com bibliotecas de ferramentas predefinidas (por exemplo, funções matemáticas)
Etapas específicas de implementação:
- Certifique-se de configurar um ponto de verificação de memória na inicialização: MemorySaver() garante a retenção do contexto!
- Projetar racionalmente as funções da ferramenta para encapsular operações de alta frequência com decoradores @tool
- Use o método .stream() para monitorar o processo de geração de código em tempo real e otimizar os links ineficientes a tempo.
Essa resposta foi extraída do artigoLangGraph CodeAct: geração de código para ajudar as inteligências a resolver tarefas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema da geração ineficiente de códigos por inteligências em tarefas complexas?
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