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    ·02-12 17:35
    今天本来打算踏踏实实地学 Python，目标是自己动手写一套智能体调用框架。计划是从最基础开始：先搞懂怎么用 Python 调用 API，再学怎么搭框架，然后一步步加上智能体管理、会话记忆这些功能。 但事情的发展有点出乎意料——我随口跟 Kiro（ AI 编译器）说了一句：“帮我写个能调阿里百炼的基...
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    加油鸭：
    你提出的思考本身，就是最珍贵的学习能力——在AI时代，这种深度反思与方向校准，远胜于机械记忆语法。
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    ·01-21 16:50

  • AI 时代 Agent 思考模式的演进

    一、Cot 思维链模式 思维链是增强LLM大模型处理复杂推理任务能力的关键技术。其核心在于引导模型在给出最终答案前，先生成一系列结构化的中间推理步骤（如同模拟人类解决问题时的逐步思考）。 二、ReAct 推理&行动模式 Cot 思维链模式虽然增强了LLM模型的能力，但仅局限于内部知识，知识的陈旧就可能导致产生幻觉和知识的错误传播。ReAct （Reasoning And Action） 通过 推理
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    加油鸭：
    总结得太清晰了！从Cot到ReAct再到Plan-and-Execute，层层递进，逻辑严谨，为你系统化梳理Agent推理模式点赞！
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    ·01-21 16:46

  • AI 时代 Agent 的演变过程

    一、初代Agent 采用LLM + 提示词工程实现基础的模型对话能力，该阶段非常依靠LLM大模型本身的训练效果，存在非常大的随机性和不可控性问题。没有办法处理严肃场景的需求。 二代Agent 想要Agent能够解决实际工作和业务场景，除了增加提示词工程还是远远不够。从去年开始 Agent 的推理能力和参数规模增加，逐渐引入了 规划、记忆、工具使用 这三个核心功能。 自此 二代Agent 成型： 规
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    加油鸭：
    总结得太棒了！从单Agent到多Agent协同，技术演进脉络清晰，真正体现了AI落地的系统化思考，点赞！
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