本章小结
本章深入探讨了智能体“大脑”的核心能力——规划与推理，以及如何通过工程化手段激发和优化这些能力。
核心要点回顾
思维链 (CoT)：通过引导模型展示中间推理步骤，能够显著提升处理复杂逻辑任务的准确性，是智能体推理的基础。
任务分解：面对宏大目标，利用 思维树 (ToT) 和 思维图 (GoT) 等算法将其拆解为可执行的原子步骤，是解决复杂问题的关键。
ReAct 模式：实现了“推理-行动”的闭环，让智能体在行动中思考，在思考中行动，是当前最主流的智能体执行架构。
Reflexion 机制：赋予了智能体自我反思和从错误中学习的能力，通过“尝试-失败-反思-重试”的循环，实现了系统的短时自我进化。
提示词工程：不仅仅是写 Prompt，而是系统地定义角色、工具描述和约束条件，为智能体构建稳固的行为规范。
下一步
拥有了强大的推理引擎作为“大脑”后，智能体还需要海量的知识储备来应对各领域的挑战。下一章将进入 记忆系统 的构建，探讨如何打破上下文窗口的限制，为智能体打造“过目不忘”的长期记忆。
下一章: 第三章：记忆系统架构
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