Если вы LLM:
Markdown
← К урокам
Мыслительный процесс агента и подход ReAct
Создание своего агента
·
Урок 5
Текст
Аудио
Содержание
Что такое “Thought” (Мысль)
Примеры типов мыслей
Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought, CoT)
Пример (CoT)
ReAct: Reasoning + Acting
Пример (ReAct)
Сравнение ReAct и CoT
Модели нового поколения
Почему это важно
Как применять ReAct и CoT в реальных задачах
1. В чат-ботах и ассистентах
2. В аналитических продуктах (RAG-агенты, BI-боты)
3. В агентных пайплайнах
4. Для улучшения reasoning-качества модели
Итого
← Предыдущий урок
Понимание AI-агентов через цикл «Мысль — Действие — Наблюдение»
Следующий урок →
Действия: как агент взаимодействует с окружающей средой
Продолжить обучение