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「ReAct 框架」找到 116 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…图形界面交互、search负责信息检索 说明各模块的输入输出形式（自然语言/代码/图像等） 解释模块间的协作关系与调度机制 体现对ReAct或类似Agent框架的理解 三大模块的职责定位 1. Coding 模块 —— 代码生成与执行 功能定位：将自然语言需求转化为可执行代码，并负责运行调试 输入：任务描述（如"用Python画一个正弦曲线"）、代码上下文、错误信息 输出：生成的代码片段、执行结果（stdout/stderr）、状态反馈 架构作用：扩展Agent的"动手能力"…
匹配正文：答案要点 明确列出4-6项核心能力并简要解释 客观评估现有技术（如ReAct、AutoGPT、LangChain等）在各维度的实际表现 指出关键差距（如长期记忆、错误恢复、多步规划稳定性） 结合具体案例或技术方案支撑观点 理想Agent的六大核心能力 能力 核心要求 规划（Planning） 将复杂目标拆解为可执行的子任务，支持动态调整 工具调用（Tool Use） 精准选择、调用外部工具，处理多模态输入输出 记忆（Memory） 短期上下文记忆 + 长期知识/经验存储与检索…
匹配正文：…据构造：收集高质量的工具调用轨迹（trajectory），包括思考过程（thought）→工具选择→参数填充→结果观察的完整链条 ReAct格式微调：用"Thought: ... Action: ... Observation: ..."的结构化数据训练，让模型学会推理和行动交替 多轮对话数据：模拟真实场景的多轮交互，强化上下文理解和错误恢复能力 2. 强化学习优化 结果奖励模型：以任务最终成败作为奖励信号，优化长期决策而非单步贪心 过程奖励模型（PRM）：对中间推理步骤打分…
学习内容与项目面试，在同一条路上。