Repolode
kyegomez

kyegomez/tree-of-thoughts

Реализация Tree of Thoughts на Python: LLM решают задачи, перебирая возможные шаги рассуждения, а не отвечая за один проход.

Звёзды
4,594
Форки
373
Открытые issues
8
Последний коммит
в прошлом месяце

Что это?

Tree of Thoughts заставляет языковую модель рассуждать с помощью поиска. Она предлагает несколько вариантов следующего шага, оценивает каждый, отбрасывает слабые ветви и возвращается назад, если выбранная линия рассуждений не срабатывает. В репозитории представлен класс TreeOfThoughts, который теперь входит в фреймворк Swarms и выполняет поиск в ширину или глубину по частичным решениям.

Каждый ответ модели — это вызов функции, проверяемый по схеме Pydantic; вызовы на одном уровне дерева выполняются параллельно. Пользователь может задать описание мысли, критерии оценки, алгоритм поиска, ширину луча, глубину и порог оценки под свою задачу. Подойдёт любая модель LiteLLM с поддержкой вызова функций, а после выполнения поиска всё дерево доступно в формате JSON.

В репозитории есть примеры с игрой Game of 24, задачами по физике, логическими головоломками и математическими задачами; для каждой указан ожидаемый ответ. Также в нём представлены шаблоны промптов, которые позволяют добиться похожих рассуждений с участием нескольких экспертов от чат-модели без кода.

Ключевые возможности

  • 01Поиск в ширину и глубину по шагам рассуждения с возвратом назад и отсечением ветвей.
  • 02Оценка вариантов шагов с помощью значений и голосования.
  • 03Настройка коэффициента ветвления, глубины, ширины луча и порога оценки.
  • 04Работает с любой моделью LiteLLM с поддержкой вызова функций.
  • 05Возвращает всё дерево поиска в виде данных, сериализуемых в JSON.

Сценарии использования

  • Решение многошаговых арифметических задач и головоломок, с которыми модель часто не справляется за один проход.
  • Перебор вариантов планирования или составления расписания с сохранением нескольких частичных решений.
  • Разбор случаев с возвратом назад, когда одна из ветвей противоречит сама себе.
  • Оценка качества рассуждений на математических и логических бенчмарках с проверяемыми ответами.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите пакет swarms

    pip3 install -U swarms
  2. 2

    Добавьте API-ключ в файл .env в рабочем каталоге

  3. 3

    Запустите код Quickstart на Python с помощью TreeOfThoughts

    python examples/physics/hohmann_transfer.py

Что важно знать

  • Требуется API-ключ поставщика моделей, поддерживающего function calling.
  • Многоветвевой поиск выполняет множество вызовов модели, поэтому стоимость быстро растёт при увеличении таких параметров, как breadth и depth.
  • Tree of Thoughts теперь входит в более крупный фреймворк Swarms, что добавляет значительную зависимость.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое tree-of-thoughts?
Реализация Tree of Thoughts на Python: LLM решают задачи, перебирая возможные шаги рассуждения, а не отвечая за один проход. Tree of Thoughts заставляет языковую модель рассуждать с помощью поиска. Она предлагает несколько вариантов следующего шага, оценивает каждый, отбрасывает слабые ветви и возвращается назад, если выбранная линия рассуждений не срабатывает. В репозитории представлен класс TreeOfThoughts, который теперь входит в фреймворк Swarms и выполняет поиск в ширину или глубину по частичным решениям.
tree-of-thoughts можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
tree-of-thoughts распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
tree-of-thoughts всё ещё поддерживается?
Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в tree-of-thoughts — 29 сент. 2026 г..
Для чего можно использовать tree-of-thoughts?
Решение многошаговых арифметических задач и головоломок, с которыми модель часто не справляется за один проход. Перебор вариантов планирования или составления расписания с сохранением нескольких частичных решений. Разбор случаев с возвратом назад, когда одна из ветвей противоречит сама себе. Оценка качества рассуждений на математических и логических бенчмарках с проверяемыми ответами.
Как установить tree-of-thoughts?
Установите пакет swarms: pip3 install -U swarms Добавьте API-ключ в файл .env в рабочем каталоге Запустите код Quickstart на Python с помощью TreeOfThoughts: python examples/physics/hohmann_transfer.py
Где скачать tree-of-thoughts?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/kyegomez/tree-of-thoughts

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Фреймворк для глубокого обучения на PyTorch: автоматизирует циклы обучения, масштабирование на несколько GPU и типовую инженерную работу, сохраняя полный контроль над кодом модели.

31,4 тыс.+12 за неделю3,8 тыс.PythonApache-2.0Обновлён 8 дней назад

AutoGPT — платформа с открытым исходным кодом для создания, запуска и планирования AI-агентов, выполняющих многоэтапные рабочие процессы по текстовому описанию или с помощью визуального конструктора.

187,9 тыс.+88 за неделю45,9 тыс.PythonOtherОбновлён 7 часов назад