Đang tải bảng tin…
Towards Data Science1 Hot0 bình luận12 phút đọc
AI Agents Explained: What Is a ReAct Loop and How Does It Work?
Tóm tắt bởi AI
Cơ chế ReAct (Reason + Act + Observe) là nền tảng hoạt động của hầu hết các AI agent. Thay vì gọi song song các công cụ (tool) khi đã biết trước đầu vào, ReAct cho phép mô hình gọi công cụ theo từng bước, quan sát kết quả, rồi quyết định hành động tiếp theo dựa trên thông tin mới thu thập. Điều này giúp tối ưu chi phí và độ chính xác bằng cách bỏ qua các bước không cần thiết khi kết quả trước đó đã đủ.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các AI agent hiện đại sử dụng chu trình ReAct để tối ưu hóa hiệu suất và chính xác khi xử lý nhiệm vụ phức tạp, từ đó giúp xây dựng các ứng dụng tự động hóa thông minh và tiết kiệm chi phí hơn.
Bạn nhớ được gì?
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
tối đa +17 điểm
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://towardsdatascience.com/ai-agents-explained-what-is-a-react-loop-and-how-does-it-work. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
freeCodeCamp2 Hot11 phútAI
How to Build a RAG Q&A AI Agent for Your Documents Using LangChain v1
Hướng dẫn từng bước xây dựng một tác nhân Q&A RAG chạy hoàn toàn cục bộ, bảo mật dữ liệu bằng LangChain v1, Ollama, Qwen và ChromaDB. Tác nhân này lập chỉ mục tài liệu PDF, Markdown và văn bản vào vector store cục bộ, sau đó trả lời câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên kèm theo trích dẫn nguồn, tất cả đều chạy trên máy cá nhân mà không tốn phí API.
Là một lập trình viên muốn tự động hóa tìm kiếm thông tin trong tài liệu riêng của mình một cách an toàn và hiệu quả mà không phụ thuộc vào các dịch vụ bên ngoài, bài này sẽ hướng dẫn cách xây dựng một hệ thống RAG tự động hóa, chạy trên máy tính cá nhân với chi phí zero và bảo mật tuyệt đối.
