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「ReAct 架构」找到 195 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 明确Agent四大核心组件（规划、记忆、工具、行动）及其功能 能区分短期记忆与长期记忆 理解ReAct等推理-行动循环机制 说明工具调用的实现方式（Function Calling） 提及多Agent协作场景 AI Agent系统的核心架构可拆解为四大组件： 1. 规划模块（Planning） 将复杂任务拆解为可执行的子步骤 常用方案：CoT（思维链）、ReAct（推理+行动交替）、ToT（树状搜索） 关键能力：自我反思、错误修正、动态调整计划 2. 记忆模块（Me…
匹配正文：…Agent的4-5个核心组件（规划、记忆、工具、行动/执行） 每个组件需说明具体功能和典型实现方式 能区分短期记忆与长期记忆 提及ReAct或类似推理-行动循环机制 体现对实际系统设计的理解而非纯理论 大模型智能体的核心架构通常包含四个关键组件： 1. 规划模块（Planning） 功能：将复杂任务拆解为可执行的子步骤，支持多步推理 典型实现：CoT（思维链）、ReAct（推理+行动交替）、ToT（思维树） 关键能力：自我反思、错误修正、动态调整计划 2. 记忆模块（Memo…
匹配正文：答案要点 架构层面：流式输出、异步执行、并行工具调用 推理层面：模型蒸馏、投机解码、缓存复用 工具层面：超时熔断、重试降级、结果验证 错误处理：自检机制、人机协同、状态回滚 架构设计优化 异步与并行化 工具调用改为异步执行，LLM推理与工具执行流水线化 支持并行工具调用（OpenAI Function Calling的parallel模式），串行改并行 流式输出（Streaming）降低首token延迟，提升用户感知 执行层优化 引入执行引擎（如LangGraph、Llama…
学习内容与项目面试，在同一条路上。