LLMエージェントのパフォーマンス向上：ReActと思考の連鎖を組み合わせた新しいハイブリッドアプローチ

この記事では、大規模言語モデル (LLM) エージェントのパフォーマンスを向上させるために、ReActと思考の連鎖（CoT）を組み合わせる革新的な方法が明らかにされています。Pythonコードでサポートされた実装パターンは、単一のReActエージェントでは解決できなかったタスクに対する有望な解決策を提供します。この研究は、LLMを用いた複雑なタスクへの取り組み方を革新する可能性があります。