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「Chain-of-Thought 结构」找到 82 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…心模块 1. 规划（Planning） 任务分解：将复杂目标拆解为可执行的子步骤（如"订机票"→查航班→选座位→支付） 推理策略：CoT（链式思考）、ToT（树状搜索）、ReAct（推理+行动交错） 动态调整：根据执行反馈重新规划（如工具调用失败时换备用方案） 2. 记忆（Memory） 类型 作用 典型实现 短期记忆 当前对话上下文、任务状态 滑动窗口、摘要压缩 长期记忆 历史经验、用户偏好、领域知识 向量数据库（如用embedding存成功案例） 工作记忆 当前步骤的中间…
匹配正文：…型为中央控制器，通过四大模块形成"感知-规划-执行-反馈"的循环。 1. 规划模块（Planning） 职责：任务分解与策略制定 思维链（CoT）：单路径推理，适合确定性任务 ReAct：推理+行动交错，"想一步做一步"，更适合动态环境 多步规划：复杂任务拆解为子目标，支持回溯调整 例：用户问"明天北京适合户外吗"，规划为：查天气→分析温度/降雨→给出建议 2. 记忆机制（Memory） 职责：状态持久化与上下文管理 类型 功能 典型实现 短期记忆 当前对话上下文 窗口缓存、…
匹配正文：…hought（思考）→ Action（行动）→ Observation（观察）→ Thought → ... 区别于传统范式： 纯CoT：只推理，不接触外部世界，知识截止且易幻觉 纯工具调用：只执行，缺乏显式推理过程，黑盒决策 相比纯提示工程的优势 维度 纯提示工程 ReAct 信息来源 静态上下文，一次性输入 动态获取，按需检索/计算 错误处理 错就错，无法中途修正 观察反馈→重新推理→调整策略 可解释性 黑盒输出 显式思维链，可追溯决策路径 复杂任务 长上下文易迷失 分步…
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