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「Plan-and-Execute」找到 31 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 能清晰区分规划型、反应型、记忆增强型三类核心范式 能结合具体框架（如ReAct、Plan-and-Execute）说明设计原理 能对比各范式的延迟、可靠性、复杂度权衡 能举例说明不同业务场景的选型依据 提及Multi-Agent协作等进阶方向 AI Agent的主流建模方法可分为四类，核心差异在于决策与执行的耦合方式： 1. 反应式系统（ReAct） 机制：Thought → Action → Observation 循环，每步根据环境反馈即时调整 适用：工具调用、…
匹配正文：…>标注数据SFT，训练模型输出结构化调用 工具多、领域专用、高稳定性要求 准确率高，但需标注数据、灵活性差 代理框架 ReAct/Plan-and-Execute循环，LLM作为推理引擎决策 多步推理、动态规划、复杂Agent 可解释性强，但延迟高、成本高 二、Function Calling标准流程 用户Query → 工具描述注入Prompt → LLM生成调用JSON → 解析参数 → 执行工具 → 结果回传 → LLM整合输出 关键设计点： Schema设计：name…
匹配正文：…任务要跑多轮模型调用,延迟和费用成倍增加,还可能陷入死循环(反复搜同一个词),所以工程上必须设最大步数和退出条件。入门后可以对比 Plan-and-Execute、Reflexion 等改进范式,再看看 LangGraph 等框架里 ReAct 的真实实现。
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