已验证65% 置信解决方案精确时间
基于LLM的智能体框架通常采用ReAct（推理+行动）或Plan-and-Execute等设计模式
3
来源数
65%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/14
首次发现
来源
相关事实
待验证基于LLM的现代Agent以大语言模型为大脑，通过ReAct、Plan-and-Execute等范式自主规划步骤、调用外部工具并根据反馈动态调整策略84% 相似待验证ReAct、AutoGen、LangGraph等Agent架构形式化了感知-推理-行动循环，使LLM专注于规划与编排81% 相似待验证任务规划（Planning）主流方案包括 ReAct（推理-行动交替）、Tree of Thoughts（思维树）和基于 LLM 的动态计划生成81% 相似已验证ReAct框架使LLM在回答问题时能够交替进行'推理'和'行动'步骤79% 相似待验证LLM作为调度中枢的设计模式被称为ReAct（Reasoning + Acting）框架78% 相似
引用此条事实
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