这篇文章将详细探讨 ReAct 机制在 AI Agent 中的应用，以及大模型如何通过 ReAct 机制实现思考与工具的协同来完成复杂任务推理。让我们开始吧。
基于 ReAct 机制的 AI Agent：大模型 ReAct —— 思考与工具协同完成复杂任务推理
关键词：ReAct机制, AI Agent, 大模型, 复杂任务推理, 思考与工具协同, 人工智能, 自然语言处理
1. 背景介绍
在人工智能快速发展的今天，大语言模型（Large Language Models，LLMs）已经成为自然语言处理领域的重要突破。然而，尽管这些模型在生成文本和回答问题方面表现出色，但在处理需要复杂推理和外部工具使用的任务时仍然面临挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了 ReAct（Reasoning and Acting）机制，这是一种结合了推理和行动的创新方法，旨在提高AI Agent在复杂任务中的表现。
ReAct 机制的核心思想是让AI Agent在执行任务时能够交替进行推理和行动。这种方法不仅提高了模型的推理能力&