Agent 概念性的记录
AI Agent = LLM×(规划 + 记忆 + 工具 + 行动)
ReAct 是指将推理(Reasoning)和行动(Acting)相结合。ReAct Agent 是为解决 LLM 在处理复杂任务时的局限性而提出的,通过结合推理和行动来增强 LLM 的透明度、可解释 性和实用性。
它实际上具备 3 个 重要的组成部分,即 Thought(思考)、Action(行动)和 Observation(观测)
Plan-and-Execute 架构的本质是先规划再执行,即先把用户的问题分解成一个个子任 务,然后再执行各个子任务,并根据执行情况调整计划。
评论
评论功能尚未配置:在 GitHub 仓库开启 Discussions,并按项目 README 里的步骤填好
src/consts.ts 即可启用(基于 Giscus,评论需要 GitHub 账号)。