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「ReAct Agent 死循环」找到 54 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…错，适合多步推理、需要反思的任务，比如生成研报。落地时我通常两者混用，高频确定的任务用Function Calling，复杂分析用ReAct。 工作流这块，分静态和动态。静态DAG是预定义好节点和边，比如先查用户信息再查订单，好处是可控、可缓存、好优化，缺点是不灵活。动态规划是模型自己决定下一步，像AutoGPT，好处是能处理开放任务，缺点是延迟高、可能死循环、难调试。我倾向混合架构：用户意图识别后，路由到预设的静态Workflow，或者交给开放的动态Agent。说白了，静态…
匹配口述回答：…结一下，Agent的核心能力是感知、规划、工具调用、记忆，但真正让它们生效的是协作循环和反思机制。面试官如果感兴趣，我可以再聊聊多Agent协作或者如何用 [[Self-RAG]] 让模型自己学会反思。 一句话定位：这道题本质考的是Agent在真实落地中如何组织能力 感知和记忆：数据入口与缓存，边界在哪里 规划与工具调用：ReAct循环和反思机制 协作关系：以订单异常处理为例串起来 落地风险与取舍：别把Agent当神，要防死循环和幻觉 约4分钟 Agent落地中常见的失败场景…
…，它还能自动降级用历史数据或换一个API。反过来，固定审批流、定时报表、简单ETL这些场景，用Workflow更可靠，成本也低。 Agent的核心能力，我重点说三个。先说规划，把复杂目标拆成子任务序列，比如写一份行业报告，Agent会先规划搜集数据、分析趋势、生成图表、撰写结论。然后看推理，比如用 [[Chain-of-Thought]] 或 [[ReAct]] 模式处理隐含条件，这在法律合同审查里特别关键，它要能推理出'如果违约金条款和仲裁地冲突，哪个优先'。另外还要看工具…
学习内容与项目面试，在同一条路上。