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AI小黎2天前
AI Agent五种常见的设计模式 在最近的 AI 应用开发过程中,对几种典型的智能体设计模式做了系统性的整理,以下是对 ReAct、CodeAct、Agentic RAG、Self-Reflection 以及 Multi-Agent Planner 这几类模式的总结与对比。 1. ReAct 全称是 Reasoning + Acting,就是“先思考,再行动”。模型不会直接生成最终答案,而是通过显式的推理步骤判断是否调用外部工具(如搜索引擎、数据库等),再根据反馈继续推理与执行,直至完成任务。 ReAct 特别适合需要工具辅助的任务,比如查资料、跑数据库,或者算一些复杂的东西。优点是中间的推理轨迹清晰,便于问题追溯;但缺点在于推理链过长可能导致延迟上升,需合理限制循环步数。 2. CodeAct CodeAct 的核心思路是将任务转化为可执行的代码,并在运行后返回结果。比如 Manus 就采用了该架构,通过生成并执行代码来完成特定任务。 比如在数据分析场景中,可以让模型直接生成 Python 脚本,用于生成表格或绘制图表,再将执行结果输出给用户。与单纯的自然语言回答相比,这种方式具有更高的准确性与可复现性。但该模式对执行环境要求较高,需确保代码运行在隔离且受控的环境中,以规避安全和稳定性风险。 3. Agentic RAG 普通的 RAG 是“检索-增强-生成”,即在知识库里进行检索,再让模型结合搜索结果生成回答。 Agentic RAG 则在这个流程上多了一点主动性。比如它会根据问题决定用什么检索策略、要不要多次搜索、需不需要过滤重复结果,还能把高价值的信息回写到知识库。相较传统 RAG,在事实性、一致性与上下文控制上表现更优。适合企业内部知识问答,或者需要查阅最新资料的场景。 4. Self-Reflection Self-Reflection模式指的是模型在生成初稿后,对自身输出进行自我审查和评估,并在发现问题时进行修正,从而得到更新版本。 这种机制能够在一定程度上降低幻觉和推理错误的概率,使输出结果更加稳定和可靠。但与此同时,它会带来额外的计算开销和响应延迟。该模式通常适用于对准确性和严谨性要求较高的场景。 #大模型 #大语言模型 #大模型微调 #大模型训练 #Agent
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油田大丰收,和我们加油有啥关系? #渤海油田 咱们国家的油价,在国际上到底啥水平?算高,还是算低?一组全球113个经济体的95号汽油价格数据显示,中国大陆12月22日的汽油价格,是1.046美元一升,由高到低排,所处的位置,算是中等偏下。也就是说,光看价格,我们的油价在国际上并不算高。 听到这,你肯定忍不住了:虽然不算高,但我们收入能跟发达国家比吗?既然我们自己能产这么多油,为啥不能自己定个“地板价”,让大家用上更便宜的油呢?这就问到根上了,得先搞懂全球石油定价的底层逻辑。从石油供需看,国家大致分两种:一种是“家里有矿”的出口国,像沙特阿拉伯、伊朗、委内瑞拉,油多到可以当福利发。另一种是“主要靠买”的进口国,比如日本、印度,还有咱们国家。我国原油对外依存度超过70%。也就是说,我们得先出口挣外汇,然后再拿外汇从国际市场上买油。 对于咱们这种石油进口国来说,国内油价的重要锚点,就是国际油价。就比如说,你家后院种了点蔬菜,但另外七成食材还得去菜市场——也就是国际市场采购。如果菜市场的价格涨了,食材成本也就提高了。这也就是为啥,国内成品油每10个工作日调价一次,每次都要参照国际市场三种原油价格。 那第二个问题来了:既然增产不直接降价,那渤海油田这4000万吨油气,岂不是白增了?当然不是!如果咱们回到2022年,俄乌冲突爆发那年,你就能明白油气增产的意义了。 一直以来,欧洲每年向俄罗斯购买大量廉价的石油和天然气。俄乌冲突爆发后,双方互相制裁升级,关键供气管“北溪”管道还被炸了。结果呢?油气供应少了,欧洲社会立马进入“省电求生”模式:有的街道变暗了、有的泳池水温调低了。更严重的是,能源断供直接引爆了全社会通胀,从工厂到超市,到处价格全在飞涨。欧洲的这个事儿,到今天也没完全解决。 这段历史告诉我们,对大国来说,能源安全就是经济发展的生命线。这几年保护主义、单边主义抬头,地缘政治风险上升,能源市场波动得厉害,咱更得靠自己增产,把能源饭碗端得更牢更稳更好。 我们国家保障能源安全,下的是一盘大棋,绝不只是埋头探油、产油这么简单。现在路上绿牌车越来越多了。我们还在全力发展光伏、风电、核电……未来随着多种能源协同互补、齐头并进,我们对单一能源的依赖慢慢降低,即便面对国际油价的起伏,也会呈现国际涨、国内稳的局面。(作者:孟繁哲)#评论君开讲
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