以 LLM 為基礎的規劃器

以 LLM 為基礎的規劃器使用 LLM 來產生與評估計畫。 它們在字串型狀態下運作，並透過 LLM 請求執行步驟。 字串型狀態意味著代理狀態是一個單一字串。 在每個步驟中，代理會接受一個初始狀態字串，並傳回最終狀態字串作為結果。

??? note "先決條件"

--8<-- "quickstart-snippets.md:prerequisites"

--8<-- "quickstart-snippets.md:dependencies"

--8<-- "quickstart-snippets.md:api-key"

此頁面上的範例假設您已設定 `OPENAI_API_KEY` 環境變數。

Koog 提供兩種簡單的規劃器：

• SimpleLLMPlanner 僅在最開始時產生一次計畫，然後遵循該計畫直到完成。 若要包含重新規劃，請擴充 SimpleLLMPlanner 並覆寫 assessPlan 方法， 指出代理何時應重新規劃。
• SimpleLLMWithCriticPlanner 實作了 assessPlan 方法，該方法使用 LLM 透過 LLM 請求檢查計畫的有效性， 並評估代理是否應重新規劃。

以下範例顯示如何使用 SimpleLLMPlanner 建立一個簡單的規劃器代理：

=== "Kotlin"

<!--- INCLUDE
import ai.koog.agents.core.agent.config.AIAgentConfig
import ai.koog.agents.planner.AIAgentPlannerStrategy
import ai.koog.agents.planner.PlannerAIAgent
import ai.koog.agents.planner.llm.SimpleLLMPlanner
import ai.koog.prompt.dsl.prompt
import ai.koog.prompt.executor.clients.openai.OpenAIModels
import ai.koog.prompt.executor.llms.all.simpleOpenAIExecutor
import kotlinx.coroutines.runBlocking
-->
```kotlin
// 建立規劃器
val planner = SimpleLLMPlanner()

// 將其包裝在規劃策略中
val strategy = AIAgentPlannerStrategy(
    name = "simple-planner",
    planner = planner
)

// 設定代理
val agentConfig = AIAgentConfig(
    prompt = prompt("planner") {
        system("You are a helpful planning assistant.")
    },
    model = OpenAIModels.Chat.GPT4o,
    maxAgentIterations = 50
)

// 建立規劃器代理
val agent = PlannerAIAgent(
    promptExecutor = simpleOpenAIExecutor(System.getenv("OPENAI_API_KEY")),
    strategy = strategy,
    agentConfig = agentConfig
)

suspend fun main() {
    // 執行帶有任務的代理
    val result = agent.run("Create a plan to organize a team meeting")
    println(result)
}
```
<!--- KNIT example-llm-based-planners-01.kt -->

=== "Java"

<!--- INCLUDE
import ai.koog.agents.core.agent.AIAgent;
import ai.koog.agents.planner.AIAgentPlannerStrategy;
import ai.koog.prompt.executor.clients.openai.OpenAIModels;
import ai.koog.prompt.executor.model.PromptExecutor;
class exampleLLMBasedPlanner01 {
    public static void main(String[] args) {
-->
<!--- SUFFIX
    }
}
-->
```java
// 使用以 LLM 為基礎的規劃器建立規劃策略
AIAgentPlannerStrategy<String, String, ?> strategy =
    AIAgentPlannerStrategy.builder("simple-planner")
        .llmBasedPlanner()
        .build();

// 建立 OpenAI 執行器
var promptExecutor = PromptExecutor.builder()
    .openAI("OPENAI_API_KEY")
    .build();

// 使用 AIAgent 產生器建立規劃器代理
AIAgent<String, String> agent = AIAgent.builder()
    .plannerStrategy(strategy)
    .promptExecutor(promptExecutor)
    .llmModel(OpenAIModels.Chat.GPT4o)
    .systemPrompt("You are a helpful planning assistant.")
    .maxIterations(50)
    .build();

// 執行帶有任務的代理
String result = agent.run("Create a plan to organize a team meeting");
System.out.println(result);
```
 <!--- KNIT exampleLLMBasedPlannerJava01.java -->

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