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语言: 中文
关键字: CoALA, ReAct Agent, LangChain, 认知架构, AI 代理
概述: 本文深入探讨了如何使用 CoALA (认知架构语言代理) 框架来构建更智能的 AI 代理，并通过一个使用 LangChain 实现的 ReAct (推理 + 行动) 代理示例进行了详细说明。CoALA 框架借鉴认知科学，强调记忆、行动空间和决策过程在构建通用 AI 代理中的重要性。文章详细解释了 CoALA 如何增强 ReAct 代理的性能，包括如何利用工作记忆和长期记忆、内部和外部行动，以及规划和执行的决策过程。通过一个 Python 代码示例，展示了如何使用 LangChain 构建一个 CoALA 增强的 ReAct 代理，并分析了其在实际应用中的表现。文章还讨论了在生产环境中应用 CoALA 时可能遇到的挑战，并提出了改进建议。最后，文章提到了 Clearwater Analytics 如何利用 CoALA 构建其下一代 AI 解决方案。
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What is CoALA? CoALA (认知架构语言代理) 框架旨在组织和结构化语言代理，提供三个核心维度：记忆、行动空间和决策制定。记忆分为工作记忆和长期记忆，分别存储当前任务信息和知识经验。行动空间包括内部行动（如推理）和外部行动（如与环境交互）。决策制定是一个循环过程，包括推理、提出行动、选择最佳行动、执行和观察结果。
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ReAct Agent and CoALA ReAct (推理 + 行动) 代理通过交替进行推理和行动来完成任务，并利用反馈循环来改进其行动，非常适合 CoALA 的结构。在 ReAct 代理中，工作记忆存储当前任务和中间推理步骤，长期记忆存储事实和过去经验。内部行动包括推理和检索信息，外部行动包括与外部环境交互，如查询网络。
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Building a CoALA-Enhanced ReAct Agent with LangChain 文章展示了如何使用 LangChain 构建一个简单的 ReAct 代理，该代理可以搜索网络文章、提取内容并进行总结。该代理使用工具进行网络搜索、内容提取和总结，并使用 OpenAI LLM 进行文本处理。代码示例展示了如何定义工具、设置对话记忆、初始化代理并执行任务。
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CoALA Breakdown of the Output 通过分析代理的输出，文章解释了 CoALA 的核心维度如何影响 ReAct 代理的行为。工作记忆存储了文章列表和摘要结果，长期记忆可以帮助代理记住过去的交互模式。内部行动包括推理和决策，外部行动包括网络搜索和内容提取。决策制定包括规划、执行和评估。
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CoALA Enhancements to the ReAct Agent 文章提出了 CoALA 可以如何增强 ReAct 代理，包括改进记忆管理、增强行动空间和优化决策制定。长期记忆可以帮助避免重复错误，更智能的内部行动可以减少浪费，更好的决策循环可以提高输出质量。
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Challenges with CoALA: 文章讨论了在生产环境中应用 CoALA 时可能遇到的挑战，例如代理因迭代或时间限制而停止，以及最终答案不正确。这些问题通常是由于工具使用失败、内容不相关或决策逻辑不足造成的。
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Clearwater Analytics implementation 文章提到了 Clearwater Analytics 如何利用 CoALA 框架构建其下一代 AI 解决方案，特别是 Clearwater Intelligent Console (CWIC)。CWIC 通过工具、技能和专家整合多层认知，为用户提供无缝和个性化的体验。
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Conclusion CoALA 框架为设计语言代理提供了一个强大的结构，使其能够以模块化和有组织的方式进行推理、行动和交互。通过将 CoALA 原则集成到实际的 AI 系统中，可以创建能够自主完成复杂任务的智能代理。
相关工具:
- LangChain: https://www.langchain.com/
- OpenAI: https://openai.com/
- Beautiful Soup: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/
参考文献:
- Constructing the Ultimate Gen AI Chat/Copilot Experience (Part 1): https://medium.com/cwan-engineering/constructing-the-ultimate-gen-ai-chat-copilot-experience-part-1-55c2e07a1feb
- Handling Agent Stopped Due to Iteration Limit or Time Loops: https://www.linkedin.com/pulse/handling-agent-stopped-due-iteration-limit-time-loops-rany-dqkgc
原文链接: https://www.linkedin.com/pulse/understanding-coala-cognitive-architectures-language-rany-wgugc/
一致性检查: 已检查，输出内容与原文一致，段落顺序与原文相同，没有出现前后矛盾或与原文不符的地方。
source: https://www.linkedin.com/pulse/understanding-coala-cognitive-architectures-language-rany-wgugc/