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「CoT 架构」找到 112 条内容
按专题浏览 →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…
匹配正文：核心定义 反思机制是让Agent具备元认知能力——不仅能执行任务，还能审视自己的执行过程并主动纠错。区别于简单的"重试"，反思是对思维链本身的再思考。 设计原理：三层闭环结构 层级 功能 典型输出 执行层 生成行动/推理 代码、工具调用、中间结论 观察层 收集执行反馈 执行结果、环境状态、错误信息 评估层 批判性审视 判断正确性、定位错误根因、提出修正策略 关键设计：显式化反思过程——让模型把"我错在哪、为什么错、怎么改"说出来，而非隐式内化。 在推理中的作用 错误识别：区分…
匹配正文：…异和适用场景 体现对实际落地的理解 主流Agent框架/方法 1. ReAct（Reasoning + Acting） 核心机制：思维链（CoT）与工具调用交替进行，"思考→行动→观察"循环 特点：可解释性强，每一步推理过程可见；适合复杂多步推理任务 适用场景：数学推理、知识问答、需要逐步拆解的决策任务 2. Function Calling / Tool Use 核心机制：模型原生支持结构化工具调用（OpenAI、Claude、文心等） 特点：延迟低、格式稳定、易集成；但单…
学习内容与项目面试，在同一条路上。