o1快慢思考的风又吹到了Agent！

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智能体（Agent）通过自然对话与用户互动有两个任务： 交谈和规划/推理 。对话回应必须基于所有可用信息，行动必须有助于实现目标。与用户交谈和进行多步推理和规划之间的二分法，类似卡尼曼引入的人类 快速思考 和 慢速思考 系统。 为此，Google DeepMind 提出了一个名为 Talker-Reasoner 的双系统架构，以模拟人类的两种思考系统。 Talker-Reasoner的双系统架构，用于构建能够通过自然对话与用户互动的智能代理。 这种架构受到人类“快速思考”和“慢速思考”系统的启发，将Agent分为两个部分： 快速直观的“Talker”（系统1） 和 慢速、深思熟虑的“Reasoner”（系统2） 。 双系统Talker-Reasoner方法的示意图 Talker-Reasoner智能体模型 详细介绍了提出的双系统Talker-Reasoner智能体模型，该模型受到人类快速思考（System 1）和慢速思考（System 2）的启发。 这个模型 ………………………………