登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
《Agent智能体：从问答机器到AI助手的进化》 摘要：Agent智能体通过整合大语言模型（LLM）、记忆系统、规划能力和工具调用，将被动应答的AI升级为能思考、会行动的智能助手。核心架构包括决策大脑、记忆存储、规划反思和工具系统三大主流范式：ReAct的"边想边做"、Plan-and-Solve的"先想后做"以及工具调用功能。高级能力涵盖记忆存储、自我反思
目前基于大模型构建上层应用，其中很大的一个问题就是大模型的能力不足，特别是在复杂场景下的逻辑思维能力，明显存在严重的缺陷；而且由于安全性问题，大模型整体运行过程是一个黑盒模型，我们并不知道其内部到底是怎么运作的。
智能体开发范式之 ——ReAct (Reasoning and Acting) 到底是什么？
