企业官网建设流程全解析

网站维护费用,群晖配置wordpress,如何做淘宝二手网站,河南省公共资源交易中心ReAct框架通过思考-行动-观察循环#xff0c;使大型语言模型从简单问答机转变为能够自主规划、调用外部工具解决复杂任务的智能体。它结合了LLM的推理能力与外部工具#xff0c;弥补了知识时效性、计算能力和环境交互方面的局限。与Chain of Thought不同#xf…ReAct框架通过思考-行动-观察循环使大型语言模型从简单问答机转变为能够自主规划、调用外部工具解决复杂任务的智能体。它结合了LLM的推理能力与外部工具弥补了知识时效性、计算能力和环境交互方面的局限。与Chain of Thought不同ReAct不仅进行内部思考还与外部世界交互根据实时反馈调整策略为构建更强大的AI智能体提供了基础。1 、ReAct 的必要性突破LLM的固有局限大型语言模型LLM本身拥有强大的语言理解和生成能力但它们存在几个关键的固有局限知识时效性LLM的知识库是静态的无法访问实时信息比如最新的新闻、股票价格或准确的人口数据。计算能力受限LLM不擅长复杂的数学计算也无法执行如代码运行、文件操作等外部任务。无法与环境交互它们不能主动获取外部信息也无法根据实时反馈调整行为。ReAct 模式的意义正在于此。它通过结构化的提示工程将LLM的强大推理能力与外部工具如网络搜索、计算器、API调用相结合。这就像是为LLM接通了互联网和各种“外挂”使其能够弥补自身在实时性、计算和交互能力上的不足。2、 ReAct 的核心思想一个动态的“思考-行动-观察”循环ReAct 的精髓在于其独特的“思考-行动-观察”Thought-Action-Observation 循环。这个循环赋予了智能体动态规划和解决多步任务的能力。思考Thought智能体首先进行内部推理将复杂任务分解为可执行的子目标。例如“我需要查询美国当前人口数量所以第一步是进行网络搜索。”行动Action基于思考结果智能体决定调用一个外部工具并以特定的格式输出指令。例如Action: WebSearch(人口数量)。观察Observation外部工具执行后将结果观察返回给智能体。例如“Observation: 2023年人口数量是xxx。”智能体将这个新的观察结果添加到其上下文然后返回到第一步——进行新一轮的思考。这个循环会持续进行直到智能体收集到所有必要信息并得出最终答案Final Answer。这种模式的强大之处在于它让智能体能够边走边规划根据实时获取的信息动态调整其策略从而有效地完成多步骤、高复杂度的任务。思考/行动/观察”的循环: 该循环会重复进行使智能体能够根据需要串联使用多个工具比如先搜索然后进行计算接着再进行一次搜索等等。最终智能体会判断自己可以回答用户问题了。此时它不会再输出“行动”而是会输出“最终答案”格式上通常会标记为“Answer:”或“Final Answer:”3、 ReAct vs. Chain of Thought谁是真正的“思考者”ReAct 常常与另一种提示技术Chain of Thought (CoT)进行比较。两者都旨在提升模型的推理能力但工作方式截然不同。Chain of ThoughtCoT 鼓励模型在给出最终答案前生成一系列中间推理步骤。这些步骤完全是内部的、纯文本的思考模型不会与外部世界进行任何交互。CoT 适用于需要逻辑推理的复杂任务如数学问题或常识推理。ReActReAct 不仅进行内部“思考”更重要的是它将思考与“行动”调用外部工具紧密结合。观察环节使得 ReAct 的推理过程能够被外部世界的真实反馈所修正和引导。简而言之CoT 模拟的是一个“闭门造车”的思考者而 ReAct 模拟的是一个“知行合一”的问题解决者。4、 ReAct 的不足与挑战实践中依然任重道远尽管 ReAct 模式极具创新性但在实际应用中仍面临一些挑战和局限性提示词的脆弱性Prompt FragilityReAct 严重依赖于精心的提示词设计。如果提示词不够清晰或格式不当智能体可能会“迷失”无法正确地进行思考或调用工具。长任务的上下文管理当任务步骤过多时对话上下文会迅速膨胀。智能体可能会因为上下文过长而遗忘早期步骤或者推理能力下降。工具选择与可靠性智能体的表现高度依赖于其可用的工具集。如果工具本身不可靠、返回错误信息或者智能体无法选择最合适的工具整个任务就会失败。涌现能力的不稳定性Instability of Emergent AbilitiesReAct 的效果在很大程度上依赖于 LLM 自身的涌现能力。在面对全新的、未见过的任务时智能体可能会难以进行有效的推理和规划。结语ReAct 框架为构建更强大的 AI 智能体提供了坚实的基础它将 LLM 从一个被动的知识库提升为能主动与世界交互的执行者。理解其核心思想并认识其局限性是我们迈向真正通用人工智能的关键一步。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取