智能体AI Agent的极速入门：从ReAct、AutoGPT到AutoGen、QwenAgent、XAgent、MetaGPT
原文中文，约11200字，阅读约需27分钟。发表于：。ReAct其实不是一个刚出来的概念，它于2022年10月份便由Google Research 的 Brain Team 通过此篇论文《》提出来了，没错，又是Google的建设性工作之一，曾一度感觉，没有Google(毕竟transformer、指令微调、CoT等哪个不是Google的杰作，包括RLHF也是Google...
本文介绍了ReAct（Reasoning and Acting in Language Models）的概念和应用，它是一种将推理和行动能力集成到大型语言模型中的方法。通过生成思考和行动序列，ReAct在知识密集型推理任务中表现出色。研究人员测试了ReAct在多个任务上的性能，包括多跳问答、事实验证和基于语言的交互式决策任务，结果显示ReAct优于其他基线方法。此外，研究人员还介绍了如何在复杂环境中使用ReAct解决任务。总体而言，ReAct展示了将推理和行动能力集成到大型语言模型中的潜力和优势。
