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「多Agent系统」找到 417 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…、分类、SQL生成） CoT（思维链） "Let's think step by step" 或显式拆解步骤 数学推理、复杂决策、多步分析 Self-consistency 多次采样取多数投票 高确定性要求的推理任务 ReAct Thought → Action → Observation 循环 Agent工具调用场景 三、RAG与Agent中的差异化设计 RAG场景 【系统指令】你是领域专家，严格基于提供的参考资料回答。 【参考资料】{retrieved_docs} 【约束…
匹配正文：…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：当前对话上下文、多轮交互历史 长期记忆：向量数据库存储的知识、用户画像、过往经验 …
匹配正文：答案要点 明确列出Agent的4-5个核心组件（规划、记忆、工具、行动、感知等） 每个组件的功能描述准确 能说明组件间的协作关系 提及主流架构模式（如ReAct、CoT） 有实际框架或项目经验加分 一个完整的AI Agent系统通常包含以下核心组件： 1. 感知模块（Perception） 接收外部环境输入：用户query、多模态数据、工具返回结果等 负责信息解析和预处理，转化为模型可理解的格式 2. 规划模块（Planning） 任务分解：将复杂目标拆解为可执行的子步骤 推…
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