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「ReAct」找到 206 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…ll_tool" 关键约束：结构化输出（JSON Mode/Constrained Decoding），确保参数可解析 执行流程（ReAct简化版） 用户输入 → 模型决策 → [需工具?] → 生成调用参数 → 执行工具 ↓ 返回观察结果 → 拼接上下文 → 模型再决策 → 最终输出 循环终止条件：模型输出不含工具调用标记，或达到最大迭代次数 工程要点 工具描述质量：直接影响调用准确率，需清晰说明功能边界和参数含义 错误处理：工具执行失败时，将错误信息反馈给模型，支持自我修…
匹配正文：…和行为决策，发现错误并主动修正，而非单向执行。 主要实现方式 方式 核心思想 代表工作 内嵌式反思 每步行动后强制"观察-思考" ReAct：Thought → Action → Observation → 重新Thought 迭代式优化 生成答案后批判并改进 Self-Refine / Reflexion：输出→反馈→修订→再输出 外部评估器 独立模块专门负责质检 用另一个LLM或规则引擎做critique 记忆驱动的长期反思 从历史轨迹中学习 总结失败模式，更新策略库 为…
匹配正文：…型实现模式 Self-Refine：生成→反馈→精炼，迭代优化 Reflexion：引入"经验记忆"，将反思结论持久化为未来参考 ReAct + Critique：在推理-行动循环中插入显式批判步骤 优势与权衡 优势 代价 复杂任务成功率显著提升（数学、代码、多步规划） Token消耗增加2-5倍 减少对人工标注反馈的依赖 延迟增加，不适合实时场景 可解释性增强（反思过程可审计） 模型可能"过度反思"陷入循环 落地要点 反思有效的前提是基础模型具备足够的自我评估能力——通常需…
学习内容与项目面试，在同一条路上。