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「ReAct 架构」找到 195 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…状态更新。 ReAct 的价值在于让工具观察参与下一步决策，而不是把“Thought 文本可见”当作可解释性的保证。 优势与边界 ReAct 适合多步检索、数据查询和工具编排，并能在工具失败后调整计划；但它也会增加延迟、成本、循环和提示注入风险。是否提高任务完成率或降低幻觉必须在目标任务上与单次调用、固定工作流等基线对照评测，不能宣称必然显著更好。 结论：ReAct 是“决策—行动—观察”的有界反馈循环，可靠性来自真实工具结果、状态控制和安全边界。 图解 ReAct 架构原理…
匹配标题与标签：ReAct Agent 为什么会死循环？停止条件和步数上限怎么设计 从 Thought、Action、Observation 循环出发，拆解 ReAct 不收敛、重复工具调用、上下文膨胀和误判完成的原因，以及生产系统的停止与降级设计。 Agent Agent 架构与规划 ReAct Agent 死循环 ReAct 停止条件 Agent 最大步数 Agent 循环控制 ReAct 面试题
匹配正文：…利于显式依赖、并行子任务和阶段验收；但计划可能过时，也有协调成本，不保证 LLM 调用次数或 token 一定更少。 信息管理上，ReAct 与工具观察紧耦合，Plan 架构分离计划、状态与产物；恢复上，前者可局部调整，后者可在检查点重试、回滚或重规划；效率取决于交互步数、规划成本和并行机会。 长任务常采用混合模式：可修改的任务图管理全局约束，子任务内部使用观察—动作循环。系统保存目标、已验证事实、工具输入输出、依赖和错误码，而不是公开原始隐藏推理。还应设置幂等键、超时、重试…
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