掌握Multi-Agent实践(三)：ReAct Agent集成Bing和Google搜索功能，采用推理与执行交替策略，增强处理复杂任务能力
一个普遍的现象是，大模型通常会根据给定的提示直接生成回复。对于一些简单的任务，大模型或许能够较好地应对。然而，当我们面对更加复杂的任务时，往往希望大模型能够表现得更加“智能”，具备适应多样场景和解决复杂问题的能力。为此，AgentScope 提供了内置的 ReAct 智能体框架，使模型能够在多步骤、高复杂度的任务中展现出更强的推理与决策能力。 ReAct 算法来源...
人工智能|ReACT 推理提示
简介 使用大语言模型最困难的事情是让它们做你希望它们做的事情。在一篇知名的 ReACT 研究论文《SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》中，作者提出了以下的观点： 在人类从事一项需要多个步骤的任务时，而步骤和步骤之间，或者说动作和动作之间，往往会有一个推理过程。 我们以开车为例，在开车之前，我们会检查汽车的邮箱或者...
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