关于智能体开发范式之——ReAct(Reasoning and Acting)到底是什么？
ReAct是一种方法论和提示词模板，用于让大模型像人类一样思考并解决复杂问题，通过拆解任务、观察执行结果来不断优化答案。
AI探索时代
大模型只是一个可插拔组件，提示词才是大模型应用的核心——提示词在大模型应用中扮演的重要角色
关于大模型的应用，核心在于如何写好提示词。虽然大型语言模型本身类似于基础计算资源，云服务商提供多种不同能力、规模和价格的模型供选择，但提示词决定了模型的具体行为。
智能体应该开发中——灵活性和稳定性之间的抉择
智能体的实现需要在灵活性和稳定性之间做出权衡。为解决大模型输出不稳定的问题，可以将复杂功能拆分为小模块并通过工作流串联起来以确保整体稳定。然而，在变化或复杂的场景下灵活性更为重要。最终选择应根据具体业务需求来决定。
大模型应用的本质是把大模型当做一个人，而不是把大模型当做一个神——把大模型带入人的角色
文章讲述了如何将大模型视为一个人来使用，并通过具体例子说明了大模型在数据分析中的应用，强调了理解其能力边界的重要性。
关于基于人工智能做数据分析的两种方式——SQL和Pandas的区别
最近研究基于人工智能进行数据分析，发现大模型主要通过生成SQL或Pandas代码来完成任务，而不是直接操作大量数据。对比两种方式优缺点时，SQL擅长处理大批量数据但存在复杂场景问题，Pandas适用于格式化数据且可跨不同数据库使用。
弄明白智能体的运作流程，才能知道智能体目前存在那些问题，以及应该怎么解决
文章介绍了智能体的复杂性和不可控性，并提出了多智能体架构来解决这些问题。但同时也指出多智能体之间的通讯问题以及业务流程中可能需要其它业务处理或人工参与的情况。
