提升大语言模型Agent性能:结合ReAct与思维链的新型混合方法

research#agent📝 Blog|分析: 2026年2月26日 18:45
发布: 2026年2月26日 17:50
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Zenn LLM

分析

本文揭示了结合ReAct与思维链(CoT)以增强大语言模型 (LLM) Agent性能的创新方法。这些由Python代码支持的实现模式为单ReAct Agent以前无法解决的任务提供了有前景的解决方案。这项研究可能会彻底改变我们使用LLM处理复杂任务的方式。
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"ReAct 和 CoT 可以结合起来提高单个 ReAct Agent 无法解决的任务的成功率。"
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Zenn LLM2026年2月26日 17:50
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