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LLM Agents & Tools
LLM Agents & Tools
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LLM 代理通过工具使用和函数调用得到增强
大型语言模型（LLM）可以通过工具使用和函数调用得到增强，以克服其静态知识限制和缺乏实时数据访问的问题。此功能使 LLM 能够与外部 API、数据库和软件进行交互，将它们转变为能够执行动态任务的主动代理。函数调用使 LLM 能够输出结构化数据，例如函数名称和参数，然后由主机应用程序执行这些数据以检索信息或执行操作，最终将结果合成为自然语言响应。
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ReAct 模式：LLM 代理融合推理与行动
ReAct 模式是一种新颖的 LLM 代理方法，通过交织思维过程和工具使用来整合推理与行动。该方法通过迫使代理根据外部来源验证信息，解决了标准 LLM 的幻觉和缺乏依据等局限性。该模式在思考（Thought）、行动（Action）和观察（Observation）的循环中运行，使代理能够动态规划、纠正错误，并为复杂的多步任务实现更可靠的问题解决。