Phase 14: Agent Engineering

التخطيط مع HTN والبحث التطوري

يدير التخطيط الرمزي الحالات التي يكون فيها الخطة صحيحًا بشكل مبرر. يدير البحث التطوري في الشفرة الحالات التي يمكن فيها فحص وظيفة اللياقة البدنية بواسطة الآلة. تشات إتش تي إن (2025) وألفا إيفولف (2025) يظهر ما يفتح كل منهما عند إزواجها مع ماجستير في التدريب العلمي.

Type: Build

Languages: Python (stdlib)

Prerequisites: Phase 14 · 02 (ReWOO and Plan-and-Execute)

Time: ~75 minutes

أهداف التعلم

  • شرح شبكات المهام الهرمية: المهام والأساليب والعملاء والشروط المسبقة والآثار.
  • وصف حلول ChatHTN الهجينة البحث الرمزي مع LLM fallback التفكك.
  • شرح حلقة التطورية لـ AlphaEvolve ولماذا تعمل فقط مع المقيّم البرمجي.
  • تنفيذ خطة لعبة HTN بالإضافة إلى بحث تطوري لعبة في stdlib.

المشكلة

تغطي ReWOO (دروس 02) ، خطة وتنفيذ، و ReAct معظم تخطيط العملاء.

  1. Plans with provable correctness.التخطيط، مسار الطيران، تدفقات العمل التوافقية يجب أن تكون الخطة صلبة من خلال البناء. خطة LLM السريعة التي تحيل أحيانا خطوة غير مقبولة.
  2. Optimizations with a machine-checkable fitness function.مضاعفة المصفوفة، تخطيط المخططات، تمرير المجمّع الهدف ليس "خطة صحيحة" بل "الخطة الأفضل".

تخطيط HTN و AlphaEvolve يحل المشاكل المختلفة. كلاهما يستخدم LLM كمضخّفات، وليس بديلاً.

المفهوم

شبكات المهام الهرمية

إن شبكة التشغيل الوطني هي:

  • Tasks مركب (يتم تدميره) وبدائي (يمكن تنفيذه مباشرة).
  • Methods طرق لتفكيك مهمة مركبة إلى مهام فرعية، مع شروط مسبقة.
  • Operators الإجراءات البدائية ذات الشروط والمؤثرات.
  • Stateمجموعة من الحقائق

التخطيط: مع إعطاء مهمة هدفية وحالة أولي، العثور على تفكيك إلى عاملين بدائيين يتم استيفاء شروطهم المسبقة في التسلسل.

إن الـ HTN قديم من الـ LLM وما زالت مرجع للخطط التي يمكن إثباتها صحيحة.

(جوبالاكريشانان وزملاءه، 2025)

تشات هيتن (arXiv:2505.11814) يخلط HTN الرمزي مع استفسارات LLM:

  1. حاول تفكيك المهمة المشتركة الحالية بالطرق القائمة.
  2. إذا لم يتم تطبيق أي طريقة، اسأل ماجستير القانون: "كيف ستتمحور taskفي الولايةs" ؟
  3. ترجمة استجابة ماجستير في القانون إلى مهام فرعية مرشحة.
  4. التحقق من التحقق من النظام المستخدم ؛ رفض التفكيكات غير صالحة.
  5. -استمر

الادعاء المركزي للورقة: كل خطة تنتج هو مؤكد الصحة لأن اقتراحات LLM تدخل فقط كتحللات مرشحة ، أبداً كتحريرات خطة مباشرة. الطبقة الرمزية تمتلك الصدقة ؛ و LLM يوسع مكتبة الأساليب.

تعلم الأساليب عبر الإنترنت (OpenReview gwYEDY9j2x(تعقب 2025) يضيف متعلمًا يعمّل التفكّك المنتج عن طريق التراجع خفض تردد استفسارات الجامعة إلى 75%.

ألفا إيفولف (نوفيكوف وزملاءه، 2025)

ألفا إيفولف (arXiv: 2506.13131 ، DeepMind ، يونيو 2025) هو وحش مختلف: البحث عن الشفرة التطورية التي ينسقها مجموعة جيميني 2.0 فلاش / برو.

حلقة:

  1. ابدأ برنامج البذور + مؤشر برنامج (يعود درجة اللياقة البدنية).
  2. مجموعة من الـ LLM تقترح الطفرات
  3. اجري الطفرات من خلال المقيّم
  4. احتفظ بأفضل، تتحول مرة أخرى

الفوز المنشر:

  • أول تحسين على ستراسن لـ 4x4 مضاعفة المصفوفات المعقدة في 56 عاماً (48 مضاعفة واسكالرية).
  • 0.7% استعادوا حساب جوجل عبر نظام تخطيط بورغ
  • 32٪ تسريع الإنتباه بالبصيرة في حركة العمل الحدودية.

القيود الصعبة: يجب أن تكون وظيفة اللياقة البدنية قابلة للتحقق من الآلة. البحث التطوري على إجابات النص لا يتقارب.

متى تستخدم أي

Problem classUseWhy
Scheduling with hard constraintsHTN + ChatHTNProvable soundness
Compiler optimizationAlphaEvolveMachine-checkable fitness
Multi-step task executionReAct / ReWOOLLM in the loop, no formal guarantees
Code improvement with testsAlphaEvolveTests are the evaluator
Policy-bound automationHTNPreconditions encode policy

حيث يذهب هذا النمط خطأ

  • HTN without operators.بدون مخططات الحاجة / التأثيرات تتراجع ادعاء الصلاحية. "LLM يوحي بتفكيك" ChatHTN يتطلب من مخطط رفض الحركات غير صالحة.
  • AlphaEvolve without a real evaluator."اسأل ماجستير في العلوم العليا إذا كان الرمز أفضل" ليس وظيفة تناسب. يجب أن يكون المقيّم محدداً وسريعاً.
  • Over-engineering.معظم مهام العملاء لا تحتاج إليها أيضاً، ابحث عن "ريكت" أو "ريوو" أولاً

بناءها

code/main.pyيطبق اثنين من الألعاب:

  • خطط HTN المميز مع المشغلين والطرق والشرطات المسبقة والآثارLLMFallback"LLM" هو مُفكّر مكتوب لذلك يُغلق المخطط خارج الاتصال.
  • بحث تطوري محرّم على برامج الرياضيات: تنمو تعبيرات تخفيض إنتاجها|f(x) - target|على مجموعة اختبار. المقيّم هو تحديد.

إشغله

python3 code/main.py

يظهر البصمة أن خطط HTN يفكك مهمة مركبة (مع تقلب LLM في منتصف الخطط) والحلقة التطورية تتقارب على تعبير هدف.

استخدمها

  • HTN planners pyhop،SHOP3أو بناء الخاص بك لتنفيذ السياسات الخاصة بالمجال.
  • ChatHTN رمز البحث؛ النمط (رمزية + LLM fallback) يوصف بشكل نظيف إلى أي خطط HTN.
  • AlphaEvolve ورقة DeepMind؛ النمط (مجموعة + مقيّم) قابلة للتكرار. OpenEvolve ومشاعر مفتوحة المصدر المماثلة تظهر.
  • Agent frameworksلا تشحن شركة HTN أو AlphaEvolve من الدرجة الأولى بعد، قم ببناءها كعامل فرعي أو عامل خلفي.

أرسله

outputs/skill-hybrid-planner.mdيخلق منصة تخطيط هجينة (HTN أو تطورية) مع دور LLM محددة صراحة.

التمارين

  1. تمديد خطط HTN مع التراجع: عندما يفشل حالة بعد المشغل في وقت تشغيل، تراجع وتجربة الطريقة التالية.
  2. إضافة مخزن طريقة الدرجة العليا إلى ChatHTN: عندما يتم تفكيك الدرجة العليا في المهمة Tفي نمط الحالةP، تخزين النتيجة، إعادة التحقق من مكتبة الأساليب أولاً في المكالمة التالية
  3. قم بتغيير معالج البحث التطوري إلى مجموعة اختبار حقيقية. تطوير وظيفة فرز التي تمر 20 حالة اختبارية؛ تقرير الأجيال إلى التقارب.
  4. اقرأ ملاحظات تصميم المقيّم في AlphaEvolve. صمم مقياس للمجال الذي تهتم به (تحسين استفسارات SQL، تقليل مجموعة الاختبارات، نشر YAML).
  5. الجمع: استخدام HTN لتفكيك مهمة مركبة إلى مهام فرعية، ثم استخدام البحث التطوري على كل عامل فرعي. أين يضيء، أين يزيد من الهندسة؟

الشروط الرئيسية

TermWhat people sayWhat it actually means
HTN"Hierarchical planner"Task decomposition with operators, preconditions, effects
Method"Decomposition rule"Way to break a compound task into subtasks
Operator"Primitive action"Concrete step with precondition and effect
ChatHTN"LLM + HTN"Symbolic planner asks LLM when no method matches
AlphaEvolve"Evolutionary code search"Ensemble LLMs mutate code; deterministic evaluator selects
Fitness function"Evaluator"Deterministic, machine-checkable score over outputs
Online method learning"Cached LLM decomposition"Store + generalize LLM plans to cut query cost

المزيد من القراءة

This free lesson is part of the AI Engineering from Scratch curriculum. Read the full explanation, run the lesson code, and verify the result in the interactive reader or from the repository source.

Browse the complete course catalog or open this lesson on GitHub.