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讨论总结

作者jsonathan介绍了自己创建的用于构建代理的库，它结合树状思维与ReAct，能避免传统ReAct风格代理的复合错误。评论者总体持积极态度，有的对库表示肯定，有的对基准测试好奇，还有的对模型替代等技术相关问题进行提问或提出改进想法。

主要观点

1. 👍 传统ReAct风格代理易出现复合错误
   • 支持理由：作者jsonathan提出，传统ReAct - style代理的固有特性使其容易产生这种错误。
   • 反对声音：无
2. 🔥 树搜索可让代理预见多步并回溯
   • 正方观点：作者解释通过树搜索代理能有这样的能力，从而避免错误提升性能。
   • 反方观点：无
3. 💡 缺乏构建搜索功能代理的简易框架所以创建该包
   • 解释：作者jsonathan认为现有技术在这方面存在不足，所以创建该库。
4. 👍 搜索会逐渐成为构建代理的基本要求
   • 支持理由：随着推理变得更快更便宜，搜索的重要性会增加。
   • 反对声音：无
5. 👀 某些代理在特定任务上是SOTA
   • 解释：作者给出MCTS agent在HumanEval编程任务上是SOTA的例子。

金句与有趣评论

1. “😂 jsonathan: Think of this as tree - of - thoughts meets ReAct.”
   • 亮点：形象地描述了所创建的库的原理，将其与两种思维概念联系起来。
2. “🤔 jsonathan: Traditional ReAct - style agents are vulnerable to compounding errors.”
   • 亮点：指出传统代理的问题，是创建新库的原因之一。
3. “👀 jsonathan: I believe search will eventually become table stakes for building agents as inference gets faster and cheaper.”
   • 亮点：对搜索在构建代理中的发展趋势做出预测。
4. “💡 3oclockam: This looks really cool.”
   • 亮点：简洁表达对库外观的积极评价。
5. “👍 Nice! Really curious what the benchmarks are.”
   • 亮点：表达对库的肯定和对基准测试的好奇。

情感分析

总体情感倾向为积极，大部分评论者对作者创建的库表示认可和赞赏。主要分歧点较少，可能是因为这个库的专业性较强，评论者更多是在寻求技术解释或者表达兴趣。

趋势与预测

• 新兴话题：将评估映射为描述性词语规则后再转换回数字用于启发式的评估方法改进。
• 潜在影响：如果这个库得到更多的应用和改进，可能会对人工智能代理构建领域产生积极影响，如提升代理任务性能，为相关项目提供更多的评估和构建思路等。

详细内容：

《创新的 GPT-4o 代理库引发 Reddit 热议》

在 Reddit 上，有一则关于构建使用树搜索来完成任务的代理库的帖子引起了广泛关注。该帖子展示了一张详细介绍 GPT-4o 代理工作流程的图片，还提供了图片链接（https://i.redd.it/6k3r2t3o633e1.png）。此帖获得了众多用户的参与，评论数众多，主要围绕该代理库的实际应用、性能提升、潜在问题等方面展开了热烈讨论。

讨论焦点与观点分析：

有人提到，传统的 ReAct 式代理容易出现错误累积，而树搜索能让代理提前考虑多步并在出错前回溯，从而避免错误并提升任务性能，如[https://arxiv.org/pdf/2310.04406]所展示的。有人请求给出实际例子以更好地理解实际好处。还有人询问是否做过相关基准测试或任务示例来体现直接推理、普通代理和树代理之间的差异。

有人指出，对于在现实世界中采取实际行动的工具，比如与数据库或应用程序交互（如发送邮件），可能会出现很多不必要的更改，这是一个重要的问题。但也有人提出，可以通过只评估工具调用而非工具调用和输出，或者为工具设置标识其是否具有破坏性的属性来解决。

有人对这个项目表示称赞，好奇其基准测试情况以及改进程度。还有人询问能否使用本地模型如 llama3 替代 GPT-4o。也有人认为这是个很棒的想法，有兴趣做一个关于添加 CoT 性能评估的 PR。还有人觉得非常有趣，提出关于评价方式的看法，认为将 1-10 的 LLM 评价映射到描述性词语的规则，再转换为数字作为启发式方法可能效果更好。

总的来说，这次讨论在对该代理库的创新性表示肯定的同时，也深入探讨了其在实际应用中可能面临的问题，以及如何进一步优化和拓展其功能。