Tree-of-Thought Reasoning

线性思维链推理在处理复杂问题时可能陷入僵局，无法想到替代方案或进行回溯。

构建基于中间“思考”的搜索树进行探索，而非采用单条链式结构。Agent会扩展多个可能的步骤，在确定最终路径前对部分解决方案进行评估。

队列 = [根问题]
while 队列不为空:
    思考节点 = 队列.pop()
    for 步骤 in expand(思考节点):
        评分 = evaluate(步骤)
        队列.push((评分, 步骤))
select_best(队列)

适用于那些能从探索多种潜在策略中获益的任务——例如谜题、代码生成或规划类任务。可采用启发式方法或价值函数来剪枝前景不佳的分支。

• 优点：覆盖更多可能性；提升困难任务的可靠性。
• 缺点：计算成本更高；需要优质的评分方法来引导搜索。