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提升Agent规划效率和准确率:COT planahead + Reflection

DataFunTalk  · 公众号  ·  · 2025-01-27 13:00

正文

Agent现有规划能力还不高,复杂推理能力还不够强,COT/TOT等不观察反馈,只适用于简单任务或初始化,ReAct、Reflection等虽然观察反馈但缺乏全局思考,往往陷入低效局部摇摆。

这些问题怎么解决呢?

可以通过以下办法:

  • 实践中,COT planahead + Reflection一个兼顾效率和准确率的选择,被广泛采用。

  • 算法上,结构化的思考记忆、类似OpenAI o1的“慢思考”。

  • 产品上,白盒化交互、领域SOP都是有效的补充。

这些内容是DataFun数据智能知识地图3.0版本-数据建模领域,Agent模块的内容。

数据建模领域包括以下内容:

  • 图神经网络在电商推荐系统中的应用

  • 揭秘大厂大模型评测

  • 大模型微调突破

  • 升级版RAG高级检索

  • Agent技术难点与趋势

  • 多模态

  • LLMOPS方案实施路径及策略

  • 引擎工程 AI Infra:投机采样与通信优化







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