问题一：Reasoning和Acting是如何被连接在一起的？
参考答案：
通过ReAct架构连接在一起的。在ReAct提出之前，Acting和Reasoning一直是分开进行的。然而，ReAct的提出使得这两者能够被整合在一起，形成一个更加完整和强大的系统。这个架构已经成为当下最能打的事实上的标准，展示了增强语言模型在实际应用中的潜力和价值。 
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问题二：什么是Agents架构？
参考答案：
Agents架构是一种AI应用架构，它是为了更有效地整合推理与动作能力而设计的。在这种架构下，一个典型的Agent是一个调优的专用于推理与动作的大模型，其核心能力是规划任务和反思\持续完善，需要有强大的推理决策能力。 
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问题三：Agents架构与之前的架构有什么不同？
参考答案：
Agents架构与之前如Chains等架构的主要区别在于，它更强调AI的自我推理与决策能力，而不仅仅是依赖人脑思考并固化推理过程。这种架构下的AI能够自我启发地产生推理过程，从而更好地适应复杂和多变的任务环境。
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问题四：Agents架构中的关键部件是什么？
参考答案：
是一个调优的专用于推理与动作的大模型，这个模型被称为Agent。它具备规划任务和反思\持续完善的核心能力，需要有强大的推理决策能力来应对各种任务需求。
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问题五：Agent的核心能力是什么？
参考答案：
规划任务和反思\持续完善。这意味着Agent不仅能够根据当前环境制定合适的计划来完成任务，还能在执行过程中不断反思和完善自己的策略，以适应变化的情况并达到更好的效果。 
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