主要观点总结
本文总结了关于大模型面经中的Agent部分的相关知识和内容，包括LLM Agent中的模型自我反省定义、模型自我反省的方法和使用的框架之一Reflexion。文章强调在这个大模型AI时代，大模型应用等同于移动互联时代的APP，并提供了关于LLM Agent的自我反省能力的详细介绍。
关键观点总结
关键观点1: LLM Agent的概述
介绍了LLM Agent作为一种能产出不单是简单文本的AI系统，使用LLM的能力实现对话、任务执行、推理等自主行动。
关键观点2: LLM Agent中的模型自我反省定义
解释了LLM Agent中模型自我反省的定义，包括性能评估、错误分析、领域适应和用户反馈处理等方面。
关键观点3: LLM Agent中的模型自我反省方法
介绍了ReAct（Reson+Act）通过将推理和行动整合到LLM内部的方法，以及使用提示词模板引导LLM生成完整推理过程的方式。
关键观点4: 模型反省使用的框架之一：Reflexion
描述了Reflexion框架的架构和如何赋予智能体动态记忆和自我反思的能力，从而提升其推理能力。
文章预览
面试经验专栏 本篇继续总结了大模型面经中关于Agent部分相关的知识和内容。 LLM（大型语言模型） Agent 是一种能产出不单是简单文本的 AI 系统，使用 LLM 的能力，作为其计算引擎，让自己能够对话、任务执行、推理，实现一定程度的自主行动。 可以说，在这个大模型 AI 时代下，大模型应用 or AI Power + 的应用就是大模型 Agent，等同于移动互联时代的 APP。 本篇将继承上一篇的内容，继续讲解大模型面经中关于Agent部分相关的知识和内容。 下面是一个快捷目录： 1. LLM Agent中的模型自我反省定义 2.LLM Agent中的模型自我反省的方法 3.模型反省使用的框架之一：Reflexion LLM Agent中的模型自我反省定义 LLM Agent 中模型自我反省通常指的是模型对自身输出或行为的评估和调整过程。它是在上篇文章中介绍的拆解子任务的下一步，这种自我反省可能包括以下几个方
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