Agent规划能力提升：结构化的思考记忆、类似OpenAI o1的“慢思考”

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Agent现有规划能力还不高，复杂推理能力还不够强，COT/TOT等不观察反馈，只适用于简单任务或初始化，ReAct、Reflection等虽然观察反馈但缺乏全局思考，往往陷入低效局部摇摆。 这些问题怎么解决呢？ 可以通过以下办法： 实践中，COT planahead + Reflection一个兼顾效率和准确率的选择，被广泛采用。 算法上，结构化的思考记忆、类似OpenAI o1的“慢思考”。 产品上，白盒化交互、领域SOP都是有效的补充。 这些内容是DataFun数据智能知识地图3.0版本-数据建模领域，Agent模块的内容。 数据建模领域包括以下内容： 图神经网络在电商推荐系统中的应用 揭秘大厂大模型评测 大模型微调突破 升级版RAG高级检索 Agent技术难点与趋势 多模态 LLMOPS方案实施路径及策略 引擎工程 AI Infra：投机采样与通信优化 入群免费下载知识地图3.0 老师： 齐翔  蚂蚁数科 NLP算法负责 ………………………………