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「ReAct」找到 206 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 核心组件完整列举（规划、记忆、工具、执行） 各组件功能边界清晰 组件间协作流程说明 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…
匹配正文：答案要点 能清晰解释Agent的"感知-规划-行动-记忆"循环机制 准确描述规划模块的推理方式（如CoT、ReAct、ToT） 说明工具调用的实现方式（Function Calling/Tool Use） 区分短期记忆（上下文）与长期记忆（向量存储） 能举例说明各模块如何协作完成复杂任务 Agent核心工作原理 Agent = 大模型 + 规划能力 + 工具使用 + 记忆机制，形成"感知→规划→行动→记忆"的闭环。 三大核心组件 1. 规划模块（Planning） 作用：将复…
匹配正文：…gent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 推理策略：支持CoT（…
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