Query—>Plan->Answers智能体规划优化方案

目标：

训练一个能够高效处理从用户查询（query）到生成计划（plan），再到最终回答的智能体，需要结合多种技术和方法。以下是分阶段的合理训练方案设计：

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1. 明确架构设计

首先需要确定智能体的核心架构，典型结构如下：

Query → [理解模块] → Plan → [规划模块] → Sub-tasks → [执行模块] → Answers

• 理解模块：解析用户意图（NLU）。

• 规划模块：将复杂问题分解为子任务或步骤（如思维链CoT或任务树）。

• 执行模块：调用工具/API或生成具体回答。

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2. 分阶段训练方法

阶段1：预训练基础模型

• 目标：让模型掌握通用语言理解和生成能力。

• 方法：

  • 使用大规模语料（如书籍、网页）进行自监督预训练（如GPT风格）。

  • 加入代码数据提升逻辑能力（对规划步骤有益）。

阶段2：微调规划能力（Query → Plan）

• 数据需求：

  • 收集 (query, plan) 配对数据，其中 plan 是结构化步骤（如JSON或自然语言描述）。

  • 示例：

    {"query": "安排北京三日游", "plan": ["1. 查询北京景点", "2. 规划每日路线", "3. 推荐餐厅"]}

• 训练方法：

  • 监督微调（SFT）：直接学习 query → plan 的映射。

  • 强化学习（RL）：通过人工或规则评估生成的计划质量（如完整性、可执行性）。

  • 课程学习：从简单单步计划逐步过渡到多步复杂规划。

阶段3：微调执行能力（Plan → Answer）

• 数据需求：

  • (plan + sub-task, answer) 数据，例如：

    {"sub-task": "查询北京景点", "answer": "故宫、颐和园、长城..."}

• 关键点：

  • 若涉及工具调用（如搜索API），需加入工具使用示例。

  • 多模态场景需对齐文本与外部数据（如表格、知识库）。

阶段4：端到端联合训练

• 目标：优化从 query 直接到 answer 的流畅性，同时保持中间步骤合理。

• 方法：

  • 多任务学习：联合训练 query → plan 和 plan → answer 任务。

  • 自洽性损失：确保最终答案与计划逻辑一致（可通过验证模块实现）。

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3. 关键技术与技巧

• 数据增强：

  • 通过反向生成（从答案反推计划）扩充数据。

  • 使用大模型（如GPT-4）自动生成合成数据。

• 混合监督信号：

  • 结合人工标注（高质量但少）和弱监督数据（如规则生成）。

• 强化学习优化：

  • 设计奖励函数评估计划质量（如步骤完整性、答案准确性）。

• 记忆与检索：

  • 添加检索模块，使模型能参考历史类似案例的规划。

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4. 评估与迭代

• 评估指标：

  • 规划阶段：步骤合理性、覆盖率、可执行性。

  • 回答阶段：准确性、流畅性、与计划的一致性。

• 持续迭代：

  • 通过人类反馈（RLHF）优化生成结果。

  • 加入在线学习，从实际交互中改进。

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5. 推荐工具与框架

• 模型选择：

  • 基础模型：LLaMA-3、GPT-4、Claude等。

  • 轻量化：可微调较小的模型（如Phi-3、Mistral）。

• 训练库：

  • Hugging Face Transformers、DeepSpeed、RLlib（强化学习）。

• 评估工具：

  • 自动化：BLEU、ROUGE（表面指标）+ 基于LLM的评估（如GPT-4作为裁判）。

  • 人工评估：关键场景AB测试。

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6. 注意事项

• 领域适配：若为垂直领域（如医疗、法律），需注入领域知识。

• 安全对齐：避免生成有害计划或答案（可通过RLHF或规则过滤）。

• 延迟优化：复杂规划可能增加响应时间，需权衡效果与性能。

通过分阶段训练和混合监督信号，模型能逐步掌握从查询到规划再到执行的完整能力。实际应用中可先从Pipeline模式（各模块分离）开始，再尝试端到端联合优化。

 

7.function calling函数设计

tools = [{
name: 'talent_hybrid_search_rank',
description: '该函数所具备搜索排序',
args: {
"legal_name": {
"must": ["xxx"]
},
"query": "查找姓名为xxx的员工"
}

]

参考文档：

function基础函数：https://juejin.cn/post/7341212581049810971

function：https://blog.csdn.net/python1234_/article/details/148118234