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建设一个返利网站,潍坊seo招聘,网站开发PHP招聘,开发企业网关ReAct(ReasoningActing)策略通过观察-思考-行动-观察的循环流程#xff0c;使AI智能体具备思考能力。它让AI像侦探一样先思考后行动#xff0c;能够分解复杂问题、自我纠错#xff0c;并在购物助手、健康顾问等场景中提供个性化服务。ReAct标志着AI从机械反应到…ReAct(ReasoningActing)策略通过观察-思考-行动-观察的循环流程使AI智能体具备思考能力。它让AI像侦探一样先思考后行动能够分解复杂问题、自我纠错并在购物助手、健康顾问等场景中提供个性化服务。ReAct标志着AI从机械反应到思考行动的关键跨越为构建更智能的人机交互铺平了道路。ReAct策略智能体的内心独白与外在行动ReAct就像给AI装上了内心独白和行动执行器两个齿轮让它们交替转动观察环境智能体睁大眼睛感知周围世界内心思考像侦探一样在脑海中分析线索规划方案采取行动迈出实际步伐与环境互动观察结果检视行动带来的变化为下一轮思考提供新线索这种策略让AI不再像无头苍蝇般乱撞而是像国际象棋大师每走一步棋都经过深思熟虑。案例一寻找名人出生年份想象智能体面对这个问题“贝多芬出生于哪一年”伪代码示例观察收到问题贝多芬出生于哪一年 思考这是关于历史人物的问题我需要查找贝多芬的生平信息。 行动[搜索] 查询贝多芬生平 观察结果搜索返回路德维希·范·贝多芬(1770-1827)德国作曲家... 思考从结果中我可以看到贝多芬的出生年份是1770年。 行动[回答] 贝多芬出生于1770年。这个过程就像一个学生在做历史作业先理解问题思考获取信息的方法查阅资料最后从资料中提取答案。案例二解决需要多步推理的复杂问题现在来看一个更复杂的问题“贝多芬和莫扎特谁的音乐生涯更长”伪代码示例观察收到问题贝多芬和莫扎特谁的音乐生涯更长 思考要比较音乐生涯长度我需要知道两人的出生年份、逝世年份以及开始创作音乐的时间。 行动[搜索] 查询贝多芬生平 观察结果得到路德维希·范·贝多芬(1770-1827)8岁开始学习音乐... 思考贝多芬1770年出生1827年逝世8岁开始音乐生涯。下面我需要查询莫扎特的信息。 行动[搜索] 查询莫扎特生平 观察结果得到沃尔夫冈·阿玛多伊斯·莫扎特(1756-1791)5岁开始作曲... 思考莫扎特1756年出生1791年逝世5岁开始音乐生涯。现在我需要计算各自的音乐生涯长度。 行动[计算] 贝多芬音乐生涯 1827 - (1770 8) 49年 莫扎特音乐生涯 1791 - (1756 5) 30年 思考经过计算贝多芬的音乐生涯为49年莫扎特为30年所以贝多芬的音乐生涯更长。 行动[回答] 贝多芬的音乐生涯更长共49年。而莫扎特的音乐生涯为30年。虽然莫扎特更早开始(5岁)但贝多芬活得更久因此创作时间更长。这个例子就像解谜游戏需要收集多块拼图通过逻辑推理将它们拼接起来才能看到完整图景。ReAct策略如何提升智能体能力像导航仪一样校正路线普通AI像一个按照固定路线前进的火车而ReAct智能体则像一辆装有GPS的汽车每行驶一段距离就会重新评估位置随时调整路线。当遇到错误转弯时它会立即察觉并纠正而不会固执地走向错误目的地。例如在搜索拿破仑的出生地时如果第一次查询返回不明确结果ReAct会思考“我需要更精确的查询”然后尝试新的搜索词拿破仑·波拿巴出生地详细信息。像拆解积木一样分解问题面对计算爱因斯坦发表相对论时的年龄这样的复杂问题ReAct会将其分解为查询爱因斯坦出生年份查询相对论发表年份计算两者之差这就像厨师先准备所有食材再一步步完成烹饪而不是盲目地一股脑儿把所有东西倒入锅中。生活中的ReAct应用场景智能购物助手想象一个帮你选购新笔记本电脑的ReAct智能体用户帮我推荐一台适合图形设计的笔记本电脑。 思考用户需要适合图形设计的笔记本应该考虑显卡性能、屏幕色彩还原度和处理器性能。 行动[检索] 查询2025年图形设计推荐笔记本 观察结果得到多款高性能笔记本信息... 思考需要了解用户预算和对轻薄度的要求。 行动[询问] 您的预算大约是多少对笔记本的轻薄度有要求吗 用户预算8000元希望便于携带。 思考根据预算和轻薄需求需要在性能和便携性间平衡... ...持续思考-行动循环 行动[推荐] 根据您的需求我推荐以下三款笔记本...这个过程就像一位经验丰富的导购不断通过交流了解需求思考可行方案最终提供个性化建议。健康顾问机器人一个帮助用户制定健身计划的ReAct智能体思考需要了解用户的身体状况、健身目标和时间安排。 行动[询问] 收集用户基本信息... 思考用户是健身新手希望增肌每周有3天时间锻炼需要设计循序渐进的计划。 行动[检索] 查询初学者增肌训练计划 思考根据用户情况建议先从基础动作开始逐步增加强度... 行动[生成] 制定个性化的三阶段健身计划...就像一位私人教练ReAct智能体不仅提供标准化建议还会根据用户的特点和反馈不断调整计划。思考AI的思考之舞ReAct策略为智能体带来了思考与行动的双重能力如同赋予机器一种特殊的舞蹈节奏。在这场舞蹈中思考是审慎的步伐行动是舞者的跃动两者交织形成优雅而高效的问题解决流程。通过这种交替前进的方式AI不再是简单的命令执行者而成为了能够思考、规划、执行和调整的智能助手。在未来的AI发展中ReAct策略无疑代表了从机械反应到思考行动的关键跨越为构建更智能、更自然的人机交互铺平了道路。正如侦探需要线索、推理和行动才能破案配备ReAct策略的智能体也能够在复杂多变的世界中以更加人性化的方式帮助我们解决各种难题。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课