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「思维链 CoT」找到 116 条内容
按专题浏览 →匹配正文：ReAct核心思想 ReAct = Reasoning（推理）+ Acting（行动），核心是将内部思维链与外部工具交互交织进行： 循环：Thought → Action → Observation → Thought → ... 区别于纯提示方法，ReAct不是一次性生成答案，而是通过多轮迭代，让模型主动决定何时思考、何时行动、何时终止。 优于纯提示方法的关键原因 维度 纯提示/Prompt-only ReAct 事实准确性 依赖参数记忆，易幻觉 通过工具（搜索、数据库）获…
匹配正文：答案要点 ReAct思维链设计（Thought-Action-Observation循环） 工具注册与动态调用机制 反思模块的实现（检查工具结果、自我修正） 状态管理与上下文维护 错误处理与重试策略 核心架构：ReAct 循环 Agent = LLM + 工具 + 记忆 + 控制循环，采用 Thought → Action → Observation → ... → Finish 的推理模式。 关键模块实现 1. 工具注册与调用 class ToolRegistry: def…
匹配正文：答案要点 核心组件完整列举（规划、记忆、工具、执行） 各组件功能边界清晰 组件间协作流程说明 提及主流范式（ReAct/CoT） 结合实际框架（LangChain/LlamaIndex等） 一个典型的大模型Agent系统通常包含四大核心组件： 1. 规划模块（Planning） 负责将复杂任务拆解为可执行的子步骤 主流范式：CoT（链式思考）、ReAct（推理+行动交替）、ToT（树状搜索） 输出：执行计划或下一步Action 2. 记忆模块（Memory） 短期记忆：当前对…
学习内容与项目面试，在同一条路上。