一个名为 ReWOO 的新代理推理框架已被开发出来，它显著减少了处理多跳问题时对大型语言模型 (LLM) 的调用次数。与需要为推理的每个步骤进行模型调用并将整个对话记录重新发送的传统 ReAct 框架不同，ReWOO 将过程分为三个角色：规划者 (Planner)、执行者 (Worker) 和求解者 (Solver)。规划者进行一次 LLM 调用以预先创建完整的计划，执行者在不进行进一步模型交互的情况下使用代码执行计划，求解者进行最后一次 LLM 调用以生成答案。这种方法将 LLM 调用次数从 k+1 大幅减少到仅 2 次，无论推理跳数多少，从而在 token 数量和延迟方面实现显著节省，尽管它牺牲了动态适应意外工具结果的能力。 AI
影响 该框架可以显著降低处理复杂、多步骤查询的 AI 代理的运营成本和延迟。
排序理由 该条目描述了一个用于 AI 代理的新框架，该框架优化了 LLM 调用，属于产品/工具开发。
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