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ReAct框架通过结合推理与行动,使大语言模型能动态处理复杂任务,减少信息幻觉。Reflexion在此基础上引入评估与反思机制,形成学习闭环,持续优化模型表现。两者结合,既增强实时响应能力,又提升长期学习效果,适用于智能助手、自动编程等领域。未来,记忆优化、多模态集成等方向将进一步拓展其应用潜力。
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