页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「ReAct 架构」找到 195 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…p" 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】若资料不足，明确告知"根据现有信息无法确定"，禁止编造。 Agent场景 工具描述：用…
匹配正文：…链路级综合影响 → 业务价值验证。 一、准确性指标 层级 指标 说明 任务级 任务完成率 端到端目标达成比例 步骤级 步骤正确率 ReAct循环中Thought/Action/Observation的合理性 工具级 工具调用准确率 参数填充正确、时机选择合理 关键：人工标注成本高，可用LLM-as-Judge做初步筛选，人工复核边界case。 二、稳定性指标 输出一致性：相同输入多次运行的结果一致性（用BERTScore或任务特定相似度） 方差控制：关键指标的标准差，避免Pr…
匹配口述回答：…后调用天气 API，拿到结果 25 度、多云有雨。接着它根据这个观察再思考，有雨要带伞，温度适中穿薄外套。最后回答。整个过程就是 ReAct 循环。 这里我多说一句，其实很多复杂任务需要多个 Agent 协同，比如一个负责规划，一个负责工具调用，一个负责记忆管理。但多 Agent 的通信和一致性成本很高，不是所有场景都划算。 所以我的整体看法是，Agent 不是一个固定的架构，而是一套组合能力。我更倾向于根据业务场景灵活搭配，把规划、工具、记忆看成可插拔的模块，而不是一个黑盒…
学习内容与项目面试，在同一条路上。