网站群建设的目的意义网站开发的费用是怎么计算的

网站群建设的目的意义,网站开发的费用是怎么计算的,注册电气工程师,简单flash个人网站Plan-and-Execute是一种将复杂任务先全局规划后逐步执行的架构模式#xff0c;包含规划器、执行器和重规划器三大核心组件。它解决了传统ReAct模式在复杂任务处理中容易迷失方向、效率低下的问题#xff0c;支持并行执行和动态调整。这种架构特别适合长时间、多步骤的复杂任务…Plan-and-Execute是一种将复杂任务先全局规划后逐步执行的架构模式包含规划器、执行器和重规划器三大核心组件。它解决了传统ReAct模式在复杂任务处理中容易迷失方向、效率低下的问题支持并行执行和动态调整。这种架构特别适合长时间、多步骤的复杂任务已在数据分析、软件发布和客户支持等场景得到有效应用。什么是 Plan-and-ExecutePlan-and-Execute Planning规划 Execution执行这是一种将复杂任务先进行全局规划然后按计划逐步执行的架构模式强调先思后行、有序推进。人类类比想象你在规划一次旅行。与其走一步看一步更明智的做法是先制定一个清晰的行程表然后按计划执行。这个流程图展示了这种思维方式从图中可以看到我们首先在顶层确立目标然后分解成具体的日程安排。每个日程进一步细化为可执行的具体任务预订、购票等。执行过程中我们会定期检查进度发现问题及时调整后续计划。这就是 Plan-and-Execute 的本质先制定完整计划 → 逐步执行 → 检查进度 → 必要时调整计划。这种方法让复杂任务变得有序可控避免迷失方向。定义Plan-and-Execute 是一种目标导向的架构模式特点是• ✅ 先进行全局规划后执行具体任务• ✅ 计划具有层次结构高层目标 → 子任务• ✅ 执行过程相对独立和并行• ✅ 支持计划的监控和动态调整• ✅ 适合长时间、多步骤的复杂任务为什么需要 Plan-and-Execute在开始深入之前让我们先理解为什么需要这种范式。要回答这个问题我们需要看看传统方法在处理复杂任务时遇到的挑战。ReAct 的局限性使用传统的 ReAct 模式处理复杂任务时会遇到以下问题❌ 问题1容易迷失方向用户: 帮我分析竞争对手制作市场报告ReAct: 思考 → 搜索公司A → 思考 → 搜索公司B → 思考 → 咦我要做什么来着❌ 问题2效率低下每一步都需要重新思考下一步做什么缺乏全局视野❌ 问题3难以并行所有任务必须串行执行无法利用并发能力❌ 问题4成本高昂每个思考步骤都需要调用 LLMtoken 消耗大这些问题在简单任务中或许不明显但当任务变得复杂、步骤增多时就会显著影响效率和质量。Plan-and-Execute 的优势✅ 全局规划一次性制定完整路线图✅ 高效执行明确知道要做什么减少重复思考✅ 支持并行多个独立子任务可以同时执行✅ 降低成本规划阶段用强模型执行阶段可用弱模型✅ 易于监控清晰的计划使进度可视化✅ 灵活调整可以根据执行结果重新规划Plan-and-Execute 的核心原理理解了为什么需要 Plan-and-Execute接下来我们深入探讨它的核心工作原理。整个框架可以分解为三个关键组件它们相互配合形成一个完整的闭环系统。三大核心组件下面这张架构图展示了 Plan-and-Execute 的核心流程从图中可以看出整个流程分为三个阶段规划Planning、执行Execution和评估Evaluation。规划器负责将复杂任务分解为具体步骤执行器按计划完成每个步骤评估环节则决定是否需要调整计划。这种设计使系统既有全局视野又保持灵活性。1. Planner规划器职责将复杂任务分解为有序的子任务列表规划器的工作流程可以用下图表示规划输出示例任务: 分析市场并制作竞争报告 ↓步骤1: 收集竞争对手列表 [web_search] ↓步骤2: 分析产品特点 [web_scrape] (依赖步骤1) ↓步骤3: 收集市场份额 [data_query] (依赖步骤1) ↓步骤4: 生成报告 [document_generate] (依赖步骤2,3)特点• 使用强大的 LLM如 GPT-4进行规划• 只在开始时和需要调整时调用• 生成结构化的任务列表2. Executor执行器职责按照计划执行每个子任务执行器的核心流程特点• 可以使用较弱的 LLM 或专门工具• 专注于执行单个明确的任务• 支持并行执行独立任务3. Replanner重规划器职责在执行过程中遇到问题时调整计划重规划的触发场景常见触发条件• ❌ 任务执行失败• 发现新的重要信息• 依赖条件发生变化• 用户需求调整Plan-and-Execute 的工作机制前面我们介绍了核心组件现在让我们通过一个完整的时序图来看看这些组件如何协同工作。这将帮助我们理解从接收任务到返回结果的全过程。完整流程图这张时序图展示了各个组件之间的交互过程从图中可以看到规划器首先进行三步走分析任务、分解子任务、确定依赖关系。然后执行器接管循环处理每个步骤。关键的是执行过程中如果遇到问题系统可以回到规划阶段重新制定计划体现了动态调整的能力。详细步骤让我们通过一个具体示例来理解每个步骤的实际操作步骤1任务输入user_task 帮我研究 AI Agent 市场写一份包含技术趋势和竞争格局的报告步骤2规划阶段规划器会将任务分解为多个步骤并确定依赖关系输出的执行计划• 步骤1和2可以并行执行无依赖• 步骤3依赖步骤1的结果• 步骤4依赖步骤2的结果• 步骤5需要等待步骤3和4完成步骤3执行阶段执行器按照依赖关系智能调度任务并行执行策略执行核心逻辑找出所有依赖已满足的任务 → 并行执行记录结果并检查是否需要重规划重复直到所有任务完成步骤4执行过程示例执行日志━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[Round 1] 并行执行独立任务├─ Task 1: 搜索 AI Agent 技术趋势│ └─ 状态: ✓ 完成│ └─ 结果: 找到 15 篇相关文章│└─ Task 2: 搜索 AI Agent 产品和公司 └─ 状态: ✓ 完成 └─ 结果: 找到 8 家主要公司[Round 2] 执行依赖任务├─ Task 3: 分析技术趋势文章依赖 Task 1│ └─ 状态: ✓ 完成│ └─ 结果: 提取 5 个核心趋势│└─ Task 4: 分析竞争格局依赖 Task 2 └─ 状态: ✓ 完成 └─ 结果: 生成竞争矩阵[Round 3] 最终汇总└─ Task 5: 生成报告依赖 Task 3, 4 └─ 状态: ✓ 完成 └─ 结果: 报告已生成3500 字━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━总计: 5 个任务3 轮执行耗时 45 秒规划器Planner设计规划器的核心能力规划器的五个核心步骤核心能力任务理解- 分析用户意图和目标任务分解- 将复杂任务拆分为子任务工具映射- 为每个子任务分配合适的工具依赖分析- 确定任务之间的执行顺序优化排序- 最大化并行性和效率任务分解策略三种常见的分解策略1. 层次分解将复杂任务递归分解为多个层次2. 时序分解按时间顺序分解任务发布软件版本示例3. 并行分解识别可以同时进行的任务流规划器提示词设计核心规划原则SMART 原则- 具体、可衡量、可实现最小化依赖- 支持并行执行合理粒度- 不太细也不太粗明确工具- 为每个任务指定工具清晰依赖- 标注任务间依赖关系执行器Executor设计执行器的核心职责执行器负责按计划执行任务支持三种执行模式核心职责• 监控任务依赖关系• ⚡ 智能调度串行/并行• 维护执行状态• 触发重规划机制任务执行策略三种执行策略的对比1. 串行执行•适用任务有严格顺序要求•优点实现简单资源占用少•缺点效率较低2. 并行执行•适用所有任务相互独立•优点效率最高•缺点资源消耗大3. 混合执行推荐•适用有依赖的复杂任务•策略分析依赖图组内并行组间串行•优点平衡效率和资源执行上下文管理执行状态管理的数据流状态管理职责• 存储任务结果• 管理任务依赖• 维护全局上下文• 状态实时更新重规划机制何时需要重规划重规划的五大触发条件触发场景示例❌任务失败- API 调用失败可切换备用方案新信息- 搜索发现更好的数据源条件变化- 依赖服务不可用⏱️超时- 任务耗时超过预期2倍用户干预- 用户修改需求重规划策略三种重规划策略的应用场景1. 局部调整适用单个任务失败影响范围小策略保留已完成任务只调整失败部分及后续依赖2. 全局重规划适用发现重要新信息需要改变整体策略策略基于新信息完全重新规划但利用已有结果3. 增量规划适用长期任务分阶段执行策略当前阶段完成后规划下一阶段目标重规划实现重规划器的工作流程重规划的关键要素• 次数限制- 避免无限循环• 历史分析- 总结已完成和失败任务• 范围判断- 局部还是全局• ✅计划验证- 确保新计划可行与其他范式的对比了解了 Plan-and-Execute 的工作原理后一个自然的问题是什么时候该用它什么时候用其他范式更好让我们通过对比来找到答案。Plan-and-Execute vs ReAct这两种范式代表了两种不同的思维方式一个强调先谋后动一个强调边走边看。下表总结了它们的核心差异维度Plan-and-ExecuteReAct思考方式先全局规划后执行边思考边行动适用场景复杂、多步骤、可预见的任务探索性、动态变化的任务执行效率高可并行减少重复思考低串行每步都需思考灵活性中需要触发重规划高每步都可调整成本低规划用强模型执行可用弱模型高每步都需调用 LLM可控性高清晰的计划和进度中可能偏离目标错误处理需要重规划机制自然融入思考过程关键区别Plan-and-Execute 适合目标明确、路径清晰的任务而 ReAct 适合需要探索、情况多变的任务。Plan-and-Execute vs CoT维度Plan-and-ExecuteCoT核心任务分解 执行推理链展示交互与外部工具交互纯推理无外部交互适用需要行动的复杂任务需要推理的问题输出执行结果推理过程 答案混合使用示例class HybridAgent: 混合策略智能体 defsolve(self, task): # 1. 判断任务类型 task_type self.classify_task(task) if task_type complex_actionable: # 使用 Plan-and-Execute plan self.planner.plan(task) result self.executor.execute(plan) elif task_type exploratory: # 使用 ReAct result self.react_agent.solve(task) elif task_type reasoning: # 使用 CoT result self.cot_agent.solve(task) else: # 混合使用 # 先用 Plan-and-Execute 制定大框架 high_level_plan self.planner.plan(task) # 对每个子任务根据需要选择 ReAct 或 CoT for subtask in high_level_plan.steps: if subtask.requires_exploration: result self.react_agent.solve(subtask) else: result self.simple_executor.execute(subtask) return result实际应用场景理论固然重要,但 Plan-and-Execute 的真正价值体现在实际应用中。让我们通过几个典型场景看看这种范式如何解决真实世界的复杂问题。场景1数据分析报告生成这是 Plan-and-Execute 的经典应用场景。数据分析任务通常包含多个清晰的步骤且步骤之间有明确的依赖关系非常适合先规划后执行。# 用户任务task 分析我们公司过去一年的销售数据生成详细的分析报告# Plan-and-Execute 方案plan { goal: 生成年度销售分析报告, steps: [ { id: 1, task: 从数据库提取销售数据, tool: database_query, sql: SELECT * FROM sales WHERE year 2024 }, { id: 2, task: 数据清洗和预处理, tool: data_processing, dependencies: [1] }, { id: 3, task: 计算关键指标总销售额、增长率等, tool: data_analysis, dependencies: [2] }, { id: 4, task: 生成销售趋势图表, tool: visualization, dependencies: [2] }, { id: 5, task: 识别畅销产品和区域, tool: data_analysis, dependencies: [2] }, { id: 6, task: 编写分析报告, tool: document_generate, dependencies: [3, 4, 5] } ]}# 执行优势# - Task 3, 4, 5 可以并行执行都依赖 Task 2# - 清晰的数据流向# - 每个步骤职责明确场景2软件发布流程# 用户任务task 准备并发布软件 v2.0 版本# Plan-and-Execute 方案plan { goal: 发布 v2.0 版本, steps: [ # 阶段1准备工作可并行 { id: 1, task: 运行完整测试套件, tool: test_runner, dependencies: [] }, { id: 2, task: 更新版本号和变更日志, tool: version_manager, dependencies: [] }, { id: 3, task: 生成 API 文档, tool: doc_generator, dependencies: [] }, # 阶段2构建依赖测试通过 { id: 4, task: 构建生产版本, tool: build_system, dependencies: [1, 2] }, # 阶段3发布可并行 { id: 5, task: 发布到应用商店, tool: app_store_deploy, dependencies: [4] }, { id: 6, task: 更新官网下载链接, tool: website_update, dependencies: [4] }, { id: 7, task: 发送发布公告邮件, tool: email_sender, dependencies: [4, 3] } ]}场景3客户支持自动化# 用户问题user_question 我的订单 #12345 还没收到而且无法退款# Plan-and-Execute 方案plan { goal: 解决客户订单问题, steps: [ { id: 1, task: 查询订单状态, tool: order_system, parameters: {order_id: 12345} }, { id: 2, task: 查询物流信息, tool: logistics_api, dependencies: [1] }, { id: 3, task: 检查退款资格, tool: refund_policy_checker, dependencies: [1] }, { id: 4, task: 生成解决方案, tool: solution_generator, dependencies: [2, 3], logic: if 物流显示已签收: 告知客户并提供签收凭证 elif 物流异常: 提供补发或退款选项 elif 符合退款条件: 启动退款流程 else: 转人工处理 }, { id: 5, task: 发送回复给客户, tool: email_sender, dependencies: [4] } ]}​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​