LLM代理人

速報

多範式LLM代理人架構解析：Generator‑Evaluator、ReAct與記憶擴充實作

研究背景：大規模語言模型代理人快速演進但缺少整合多種互動範式的統一架構。本文比較Generator‑Evaluator、ReAct與記憶擴充互動，並在開源框架中實作五階段處理流程及六維評估。結果指出預審能揭露需求缺漏，ReAct穩定但增加工具重複呼叫，對抗式討論多用於內容精修。