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多Agent思维训练系列 – 推理型
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资料已经上传网盘,在视频的最后,充电的小伙伴可以自取。 推理型agent通过一次生成使用的完整tool来减少token消耗和执行时间。(ReACT 样式的Agent架构需要许多具有冗余前缀的 LLM 调用(因为系统提示和先前的步骤在每个推理步骤中都提供给 LLM) 简化微调过程。由于规划agent数据不依赖于工具的输出,因此可以在不实际调用工具的情况下对模型进行微调。
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