ReAct 模式是一种用于大型语言模型（LLM）的设计模式，它增强了 LLM 在复杂环境中的推理和行动能力。它使 LLM 能够感知、推理和行动，从而能够从交互中学习并随时间进行适应。该模式基于马尔可夫决策过程（MDP）和部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）等概念，并应用于聊天机器人、虚拟助手、自动驾驶汽车和游戏等领域。 AI
影响 理解 ReAct 模式可以带来更复杂、更具适应性的 AI 代理。
排序理由 此条目是对特定 AI 模式的深度解析，而非发布或重要的行业事件。
- Large Language Models
- LLMs
- Markov Decision Processes
- Partially Observable Markov Decision Processes
- PixelBank
- ReAct Pattern
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