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LangGraph范式-LATS

稻草人 • • AIAgent • 阅读 17

LATS（LLM Agent Tree Search） 展示了一种结合 大型语言模型（LLM） 和 树搜索（Tree Search） 的 AI Agent 开发范式，用于解决需要复杂推理和探索的问题。LATS 通过将 LLM 的生成能力与树搜索的系统性探索结合，模拟人类在决策过程中的试错和优化行为。它特别适用于需要多步推理、假设验证或优化的问题，例如数学推理、规划任务或代码调试。

从 AI Agent 开发范式 的角度，LATS 代表了一种 探索式推理（Exploratory Reasoning） 和 结构化决策（Structured Decision-Making） 的结合，突破了传统 LLM 单次生成或线性链式调用的局限。它体现了现代 AI Agent 开发中以下趋势：

  • 从单一预测到系统性探索：通过树搜索探索多种可能路径，而非依赖单次 LLM 输出。
  • 状态驱动的动态交互：利用 LangGraph 的状态管理支持多轮、上下文感知的决策。
  • 工具增强的智能体：结合外部工具（如计算器、搜索）提升推理能力。
  • 可控性和可解释性：通过图结构和状态追踪提供更高的透明度和调试能力。
LangGraph范式-LATS

具体来看，LATS 基于（贪婪的）蒙特卡洛树搜索。对于每个搜索步骤，它会选择“置信上限”最高的节点，该指标用于平衡开发利用（最高平均奖励）和探索（最低访问次数）。从该节点开始，它会生成 N（在本例中为 5）个新的候选操作，并将它们添加到树中。当它生成有效解决方案或达到最大滚动次数（搜索树深度）时，它会停止搜索。

LangGraph范式-LATS

LATS 示例为现代 AI Agent 开发提供了以下关键启示，反映了从传统 LLM 到复杂智能体的范式转变：

  1. 从单次生成到探索式推理：
    1. 传统 LLM 依赖单次预测，容易陷入局部最优。LATS 通过树搜索引入系统性探索，模拟人类的多步推理过程。
    2. AI Agent 开发应注重解空间的全面探索，结合搜索算法（如蒙特卡洛树搜索）提升推理能力。
  2. 结构化与模块化的重要性：
    1. LATS 将生成、评估和扩展分解为独立节点，通过图结构实现清晰的逻辑分离。
    2. 模块化设计是复杂 AI Agent 的核心，开发者应将任务分解为可复用的组件，提升可维护性和扩展性。
  3. 工具增强的必要性：
    1. LATS 集成工具（如计算器）弥补 LLM 的局限，显著提升推理的准确性。
    2. 启示：AI Agent 应与外部工具深度集成，利用专业化工具处理 LLM 无法高效完成的子任务（如计算、搜索、数据验证）。
  4. 状态驱动的动态交互：
    1. LangGraph 的状态管理支持动态调整搜索路径，适应问题变化。
    2. 状态管理是 AI Agent 的核心，开发者需设计持久化上下文以支持多轮交互和动态决策。
  5. 可控性与可解释性的平衡：
    1. LATS 通过图结构和 LangSmith 提供高度可控性和透明度，开发者可以追踪每一步决策。
    2. 生产级 AI Agent 需要平衡复杂功能与可解释性，集成调试工具（如 LangSmith）以优化性能和用户信任。
  6. 计算成本与效率的权衡：
    1. LATS 的高计算成本突显了树搜索在效率上的挑战。
    2. 开发者需在推理能力与资源消耗间找到平衡，探索高效搜索策略（如启发式剪枝、并行搜索）。

LangGraph范式-LATS

数据结构定义

LATS 的工作流需要维护一个复杂的状态对象(相对与其余的范式，确实2倍左右的复杂)，用于管理搜索树和迭代过程。代码定义了以下关键数据结构：

from typing import TypedDict, List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
import chess
@dataclass
class TreeNode:
    state: chess.Board 当前棋盘状态（chess.Board 对象）。
    action: Optional[str] = None 导致该节点的行动（如棋步，UCI 格式，例如 "e2e4"）
    parent: Optional["TreeNode"] = None 父节点引用
    children: List["TreeNode"] = None  子节点列表
    visits: int = 0 节点被访问的次数
    value: float = 0.0 节点的累积评估价值
    depth: int = 0 节点在搜索树中的深度
class LATSState(TypedDict):
    input: str 用户输入的初始任务（如棋盘的 FEN 字符串）
    board: chess.Board 当前棋盘状态
    tree: Dict[str, TreeNode] 搜索树的节点字典，键为棋盘的 FEN 字符串，值为 TreeNode
    root: TreeNode 搜索树的根节点
    current_node: TreeNode 当前处理的节点
    max_depth: int 搜索的最大深度（如 3
    max_iterations: int 最大迭代次数（如 10
    iteration: int 当前迭代次数
    final_answer: Optional[str] 最终答案（如最佳棋步）

2.3 核心组件与工作流

LATS 的实现分为多个节点，每个节点负责搜索树的一个阶段。以下是主要节点的分析，基于代码上下文和 MCTS 标准实现。

2.3.1 初始化（Initialize）

第一步是初始化搜索树和状态：

def initialize(state: LATSState):
    board = chess.Board(state["input"])
    root = TreeNode(state=board, depth=0)
    tree = {board.fen(): root}
    return {
        "board": board,
        "tree": tree,
        "root": root,
        "current_node": root,
        "max_depth": state.get("max_depth", 3),
        "max_iterations": state.get("max_iterations", 10),
        "iteration": 0,
        "final_answer": None
    }
  • 逻辑：
    • 基于输入的 FEN 字符串创建棋盘（chess.Board）。
    • 初始化根节点（TreeNode），并将其添加到树中（以 FEN 为键）。
    • 设置默认的 max_depth（3）和 max_iterations（10）。
  • 节点：initialize 设置初始状态，为后续搜索做准备。
  • 特点：使用 python-chess 确保棋盘状态的准确性。
2.3.2 节点选择（Select Node）

第二步是选择要扩展的节点，使用 UCB 公式：

import math
def ucb_score(node: TreeNode, parent_visits: int, c: float = 1.4) -> float:
    if node.visits == 0:
        return float("inf")
    return node.value / node.visits + c * math.sqrt(math.log(parent_visits) / node.visits)
def select_node(state: LATSState):
    current = state["current_node"]
    if current.depth >= state["max_depth"] or not current.state.legal_moves:
        return state
    if not current.children:
        return {"current_node": current}
    parent_visits = current.visits or 1
    best_score = -float("inf")
    best_child = None
    for child in current.children:
        score = ucb_score(child, parent_visits)
        if score > best_score:
            best_score = score
            best_child = child

    return {"current_node": best_child}
LangGraph范式-LATS
  • 逻辑：
    • 如果当前节点达到最大深度或无合法走法，返回当前状态。
    • 如果当前节点无子节点，选择其进行扩展。
    • 否则，计算每个子节点的 UCB 分数，选择分数最高的子节点。
2.3.3 节点扩展（Expand Node）

第三步是扩展选中的节点，生成子节点：

def expand_node(state: LATSState):
    current = state["current_node"]
    if current.children or not current.state.legal_moves:
        return state
    legal_moves = [move.uci() for move in current.state.legal_moves]
    tree = state["tree"]
    children = []
    for move in legal_moves:
        board = current.state.copy()
        board.push_uci(move)
        child = TreeNode(
            state=board,
            action=move,
            parent=current,
            depth=current.depth + 1
        )
        tree[board.fen()] = child
        children.append(child)
    current.children = children
    return {"tree": tree, "current_node": children[0] if children else current}
  • 逻辑：
    • 如果节点已有子节点或无合法走法，返回当前状态。
    • 使用 python-chess 生成所有合法走法（UCI 格式）。
    • 为每个走法创建子节点，复制当前棋盘并应用走法，更新树结构。
    • 选择第一个子节点作为新的 current_node（用于后续评估）。
  • 节点：更新 tree 和 current_node，扩展搜索树。
  • 特点：依赖 python-chess 确保走法准确，避免 LLM 在生成走法时的潜在错误。
2.3.4 节点评估（Evaluate Node）

第四步是评估子节点的价值：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0.7)

evaluate_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    """Given the chess board state (FEN: {fen}),
    evaluate the position from the perspective of the current player.
    Provide a score between -1 (very bad) and 1 (very good).
    Output format:
    ```json
    {"value": 0.5}
"""
)
evaluate_chain = evaluate_prompt | llm | JsonOutputParser()
def evaluate_node(state: LATSState):
current = state["current_node"]
fen = current.state.fen()
result = evaluate_chain.invoke({"fen": fen})
value = result["value"]
current.visits += 1
current.value += value
return {"current_node": current}
2.3.5 回溯（Backpropagate）

第五步是将评估价值向上传播：

def backpropagate(state: LATSState):
    current = state["current_node"]
    value = current.value / max(current.visits, 1)
    while current.parent:
        current = current.parent
        current.visits += 1
        current.value += value
    return {"current_node": state["root"], "iteration": state["iteration"] + 1}
  • 逻辑：
    • 计算当前节点的平均价值（value / visits）。
    • 将价值和访问次数传播到所有父节点，直到根节点。
    • 将 current_node 重置为根节点，增加迭代计数。
  • 节点：更新树中节点的统计信息，准备下一次迭代。
2.3.6 答案生成（Generate Answer）

最后一步是生成最终答案：

def generate_answer(state: LATSState):
    if state["iteration"] < state["max_iterations"]:
        return state
    root = state["root"]
    if not root.children:
        return {"final_answer": "No legal moves available"}
    best_child = max(root.children, key=lambda c: c.visits)
    return {"final_answer": best_child.action}
  • 逻辑：
    • 如果未达到最大迭代次数，继续搜索。
    • 否则，从根节点的子节点中选择访问次数最多的节点（最优行动）。
    • 返回最佳行动（如棋步）。
  • 节点：设置 final_answer 为最佳棋步。

RA/SD 衍生者AI训练营。发布者：稻草人，转载请注明出处：https://www.shxcj.com/archives/9629

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1 粉丝
这个人很懒，什么都没有留下～
上一篇 18小时前
下一篇 2024-09-30 2:44 下午

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