AI大模型实战篇：AIAgent设计模式-LLMCompiler

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AI Agent也要“乱序执行”？！LLM Compiler带你体验狂飙的效率

最近科技圈杀疯了！AI Agent设计模式层出不穷，先是ReAct，然后是Plan-and-Execute，现在又来了个更狠的——LLM Compiler。这些名字听起来一个比一个高大上，不知道的还以为在拍科幻电影呢！

01 LLM Compiler：AI Agent的“超频加速器”

说白了，LLM Compiler就像给AI Agent装了个“超频加速器”。以前那些Agent，做事像老牛拉破车，一个任务接着一个任务慢慢来，效率低得令人发指。现在有了LLM Compiler，Agent瞬间化身时间管理大师，多个任务同时开工，那速度，杠杠的！

怎么实现的呢？秘密武器就是“有向无环图（DAG）”。别被这名字吓住了，其实就是把任务之间的关系用一张图表示出来，哪些任务可以同时做，哪些任务必须等前面的做完才能开始，一目了然。

举个例子，你想知道“微软得再赚多少钱才能超过苹果的市值？”，传统的Agent会先查微软的市值，再查苹果的市值，最后才计算差值。而LLM Compiler驱动的Agent会同时查询两家公司的市值，然后直接计算，效率直接翻倍！

02 LLM Compiler：原理其实很简单

别看LLM Compiler名字高大上，其实原理很简单，主要就三个部分：

Planner（规划器）：

负责制定作战计划，把用户的问题分解成多个小任务，并用DAG图表示出来。

Task Fetching Unit（任务执行单元）：

就像勤劳的小蜜蜂，按照Planner的指示，从DAG图中读取任务，然后调用相应的工具去执行。

Joiner（结果整合器）：

充当“大管家”的角色，负责收集各个任务的结果，并决定是直接输出最终答案，还是把结果反馈给Planner，让它调整计划。

03 LLM Compiler：代码实战演练

光说不练假把式，下面就来点实际的，看看LLM Compiler到底是怎么实现的。

第一步：打造趁手的工具

工欲善其事，必先利其器。我们需要给Agent准备一些工具，比如搜索引擎、计算器等等。

python

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