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「多Agent系统」找到 417 条内容
按专题浏览 →匹配题目：在智能Agent系统中，规划能力是完成复杂多步任务的核心。请系统介绍当前主流的提升大语言模型规划能力的方法，如思维链（CoT）、思维树（ToT）、图思维（GoT）等，深入分析它们的原理、适用场景，并对比各自的优缺点与实际应用中的局限性。
匹配口述回答：…模型分支到不同的方向。所以我在想，如果要进一步提升鲁棒性，能不能结合[[Tree-of-Thoughts]]的思路，让模型同时探索多条行动路径，然后选最优的那条？不过这样成本会高很多，需要权衡。 所以，我不会把ReAct看成提示工程的替代品，而是把它看作系统设计中的一个决策点。更倾向的做法是：简单任务用CoT直接推，复杂、需要外部交互的任务用ReAct，甚至可以把两者混合，比如先用CoT做初步推理，再用ReAct去验证和补充信息。最终怎么选，取决于任务对实时性和准确性的要求，…
匹配正文：…tep by step"即可触发 Few-shot CoT：提供带推理过程的示例，引导格式 Self-consistency：采样多条CoT路径，投票选最优答案 实际落地时，Agent场景常将CoT与ReAct结合，让模型输出Thought: → Action: → Observation:的结构化推理链。 学习建议 建议系统学习该知识点
学习内容与项目面试，在同一条路上。