清醒的自我审视：Agent 如何在推理路径中发现逻辑谬误？ 各位听众，各位同仁： 欢迎来到今天的技术讲座。随着人工智能技术，特别是大型语言模型（LLM）的飞速发展，我们正在见证 Agent 系统在复杂任务中展现出前所未有的能力。这些 Agent 能够理解自然语言指令，规划行动，甚至与环境互动。然而，能力越大，责任也越大。一个 Agent 在执行任务时，其推理过程中的任何逻辑谬误都可能导致错误的决策、不准确的输出，乃至产生严重的后果。 今天，我们将深入探讨一个核心问题：Agent 如何在其输出结果生成之前，对其自身的推理路径进行“自我审查”（Self-Introspection Nodes），以发现并纠正潜在的逻辑谬误？我们将从编程专家的视角，结合实际代码示例，剖析这一关键机制。 第一讲：理解“自我审视节点”及其必要性 什么是“自我审视节点”？ 在 Agent 的复杂任务执行流中，“自我审视节点”指的是 Agent 在其推理链条中的特定阶段，暂停当前的推理过程，转而对之前已经生成的或正在构建的推理步骤进行元认知（meta-cognition）式的审视与评估。这种审视的目标是主动识别推理过 …
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