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「ReAct 实现」找到 148 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…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 推理策略：支持CoT（思维链）、ReAct（推理+行动交替）、ToT（思维树）等模式 动态调整计划，根据反馈迭代优化 3. 记忆系统（Memory） 短期记忆：当前对话上下文、会话窗口内的信息 长期记忆：向量数据库存储的历史经验、用户画像、领域知识 通过检索增强实现跨会话的个性化服务 4. 工具/行动模块（Tools & Action） 工具注册：外部API、数据库、计算引擎等 …
匹配正文：…正的闭环） 说明在单智能体内的作用（错误识别、策略优化） 说明在多智能体协作中的作用（通信质量提升、冲突消解、共识达成） 举例典型实现方式（如Reflexion、Self-Refine等框架） 提及与ReAct、CoT的区别与结合 Reflection机制的核心功能 本质定义：让智能体具备"自我观察→评估→修正"的元认知能力，形成执行-反馈-改进的闭环。 单智能体层面 错误识别：检测自身输出的事实错误、逻辑漏洞或目标偏离 策略优化：基于执行轨迹反思规划路径是否合理，如"刚才工…
匹配正文：…层：统一输入接口，支持多模态/多来源数据接入 规划层：核心决策模块，负责任务分解、策略选择、异常处理 执行层：工具调用抽象，与具体实现解耦，支持同步/异步执行 记忆层：短期工作记忆（对话上下文）+ 长期 episodic/semantic 记忆 关键设计点 规划层与执行层分离，避免LLM直接操作外部系统 工具注册采用Schema定义（OpenAPI/JSON Schema），便于动态扩展 引入"观察-思考-行动"循环（ReAct），支持多步推理 二、内部Prompt设计方法 …
学习内容与项目面试，在同一条路上。