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Reflexion(RX)
Les agents apprennent de l'expérience grâce à une auto-réflexion verbale et à une mémoire épisodique
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- L'agent exécute une tâche, analyse son échec en langage naturel, mémorise cette analyse, puis s'en sert pour améliorer la tentative suivante sans réentraînement.
- Quand l'utiliser
- Des tâches où l'agent peut échouer sans danger, apprendre de ses erreurs et réessayer, et où les échecs contiennent des signaux exploitables que l'agent sait formuler.
- Vigilance
- La qualité de la réflexion dépend entièrement de la capacité de l'agent à diagnostiquer les causes profondes ; une auto-analyse vague ou erronée aggrave les erreurs au fil des essais.
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Reflexion: Vue d’ensemble
Les agents apprennent de l'expérience grâce à une auto-réflexion verbale et à une mémoire épisodique
- Verbal reinforcement learning
- Episodic memory integration
- Learning from failures
- No fine-tuning required
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning (Shinn et al., 2023)arXiv:2303.11366
- ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (Yao et al., 2023)arXiv:2210.03629
- Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback (Madaan et al., 2023)arXiv:2303.17651
- Teaching Large Language Models to Self-Debug (Chen et al., 2023)arXiv:2304.05128
- Reflexion reference implementation
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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