Reflection Pattern: When Agents think twice

好的，这是对您提供的文章的分析和总结：

语言: 中文

关键字: Agentic Patterns, Reflection Pattern, LLM, Groq, Python

概述: 本文介绍了Agentic Patterns中的第一个模式：Reflection Pattern。作者强调，为了深入理解其工作原理，他选择从零开始使用Python和Groq LLM实现该模式，而不是依赖现有的框架。Reflection Pattern的核心思想是让LLM反思其自身的输出，并通过迭代改进最终结果。这个过程通过一个简单的循环实现，包括生成、反思和修改三个步骤。文章还提供了具体的代码示例，展示了如何使用Llama3 70B模型生成和改进Merge Sort算法的Python代码。最后，作者介绍了封装了反射循环的Reflection Agent，并展示了其在实际应用中的效果，强调了该模式的简单性和有效性。

分节阅读:

• Reflection Pattern 101

  • Reflection Pattern 是最简单的 Agentic Pattern 之一，但能显著提升 LLM 的响应性能。
  • 该模式允许 Agent 反思其生成的输出，并提供反馈以逐步改进最终结果。
  • 反射机制的核心是一个简单的循环，包括生成、反思和修改三个步骤。

• Reflection Loop From Scratch

  • 作者选择使用 Groq 托管的 Llama3 70B 模型来测试其 Python 编码能力，并要求其实现 Merge Sort 算法。
  • 首先，通过系统提示让 LLM 扮演 Python 程序员的角色，并生成 Merge Sort 算法的初始版本。
  • 然后，通过另一个系统提示让 LLM 扮演 Andrej Karpathy 的角色，对生成的代码进行反思和改进。

• The Reflection Agent

  • 作者提供了一个封装了反射循环的 Reflection Agent，可以通过 agentic-patterns 库安装使用。
  • 通过使用 Reflection Agent，LLM 生成的 Merge Sort 代码得到了显著改进，包括添加了类和单元测试。
  • 文章强调，尽管 Reflection Pattern 很简单，但它在实际应用中非常有效。

相关工具:

• Groq: https://console.groq.com/docs/models
• GitHub (agentic_patterns repo): https://github.com/neural-maze/agentic_patterns

参考文献:

• DeepLearning.ai series: https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance/?ref=dl-staging-website.ghost.io
• Lesson 0 of the series: https://theneuralmaze.substack.com/p/what-is-an-agent

原文链接: https://theneuralmaze.substack.com/p/reflection-pattern-agents-that-think

source: https://theneuralmaze.substack.com/p/reflection-pattern-agents-that-think