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ReAct、Plan-and-Execute、Reflection：AI Agent 三种范式怎么选？
从“边想边干”到“先规划再执行”，再到“自我检查修正”的工程落地指南很多人第一次接触 Agent 范式时，会把 ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 当成三个并列方案，然后纠结到底哪个更先进。这个理解很容易跑偏。
如何设计一款能自我进化的 Agent？从架构到实现的完整指南
大多数 AI Agent 在部署那一刻就被"冻住"了——Prompt 是手写的、工具是硬编码的、行为是静态的。但下一代 Agent 不应该是这样的。本文将系统性地拆解"自进化 Agent"的设计哲学、核心架构和工程实践，从第一性原理出发，手把手教你设计一款能不断变强的智能体。
给 Agent 加了一步反思自检，跑错了能自己回头改
Agent 最让我抓狂的一点，不是它会犯错——人也犯错——而是它犯了错还特别笃定，一条道走到黑，把错误当成既成事实接着往下推。我们有个数据处理的 Agent，有回它在某一步把字段名搞错了，然后理直气壮地拿着错字段往下算，最后产出一份完全错误的结果，全程零自我怀疑。
告别纯奖励试错，二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
早期的监督微调主要依赖固定示例进行模仿学习，能够帮助模型学习并复现示例中的规律，但这种方法高度依赖人工数据，不仅难以覆盖复杂环境中的各种情况，也难以支持模型持续自我演进。
端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环，模拟人类认知
GUI-Reflection 团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI端到端多模态GUI智能体有了“自我反思”能力！南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI-Reflection。随着多模态大模型的发展，端到端GUI智能体在手机、电脑等设备上的自动化任务中展示出巨大潜力。