Language Agent Tree Search (LATS)

Nikola Balic (@nibzard)· emerging

问题

当前的语言Agent通常在需要探索多条解决方案路径的复杂推理任务中表现吃力。像ReACT或基础反思模式这类简单的线性方法，可能会陷入局部最优，或是无法考量替代策略。这在需要战略规划、数学推理或多步骤问题解决的任务中尤为棘手——在这类任务里，早期决策会对后续结果产生重大影响。

方案

语言智能体树搜索（LATS）将蒙特卡洛树搜索（MCTS）与大语言模型（LLM）的反思和评估能力相结合。该方法将问题求解过程视为一棵树，其中：

  1. 节点代表状态（部分解决方案或推理步骤）
  2. 边代表动作（推理的下一步）
  3. 叶节点借助LLM的自我反思能力进行评估
  4. 反向传播会更新整棵树的价值估计

该Agent会更深入地探索有前景的分支，同时保持探索广度以避免陷入停滞。这就形成了一种兼顾系统性搜索与LLM推理优势的两全其美的方案。

权衡

优点：

  • 在复杂推理任务上的性能显著更优
  • 系统性探索可避免陷入僵局
  • 可自然处理存在多种有效解法的问题
  • 提供可解释的推理轨迹

缺点：

  • 因树形探索导致计算成本更高
  • 相比简单方法，需要调用更多LLM
  • 对于简单任务可能大材小用
  • 需要对探索参数进行精细调优

参考文献

关键词：

：涵盖语言智能体树搜索（LATS）的学术论文，以及LangGraph平台上ReACT、Reflexion与思维树（Tree of Thoughts）的框架对比资料。

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  • 《语言智能体树搜索（Language Agent Tree Search, LATS）论文》（访问链接：https://arxiv.org/abs/2310.04406）

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  • 《与ReACT、Reflexion及思维树（Tree of Thoughts）的对比研究》（访问链接：https://www.langchain.com/langgraph）

来源摘要

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来源: https://arxiv.org/abs/2310.04406

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