本篇参考 ACE 论文中的架构与提示词设计，实现一个可自我学习与进化的 ACE 智能体原型，帮助你更直观地理解 ACE 在实际系统中的运作机制。

DRR框架通过创新的三步法解决了LLM推理过程中的关键挑战。其轻量级设计和优异性能为大型语言模型的推理能力提升提供了新的思路。未来研究方向可能包括：扩展到更多类型的任务优化判别模型架构探索更复杂的反馈机制研究知识边界的自动发现该研究为提升LLM的推理能力提供了一个实用且有效的框架，对于构建更可靠的AI系统具有重要意义。

当前大语言模型（LLMs）依赖显式的链式思维（CoT）进行推理，需通过冗长的token序列逐步生成答案，既低效又难以捕捉人类直觉式的抽象思维。而新兴的latent reasoning models将推理过程压缩到连续向量空间，摒弃了传统的、冗长的文本思维链。这种方式更快、更紧凑，甚至能捕捉一些“只可意会”的抽象模式。

对于接触 AI 相关的朋友，平时都会遇到很多新的概念，先不说什么大模型的技术性的术语，就AI应用方面的术语就非常多。而且，现在还是依旧层出不穷。

从OCR、GNN到CLIP、GPT4，这些看似割裂的碎片正在被一个个RAG系统“编织”成智能时代的新花样。它们让RAG从浅层的语义匹配，进化到深层的认知推理；从单一的文本处理，拓展到多模态的感知交互。如今的RAG已然具备了“知识+推理+感知”的全栈能力，它正以智能助手的身份渗透到零售、制造、金融、医疗等各行各业，提供个性化、主动式的知识服务。当然，RAG要成为真正通用、高效的智能基础设施，还有不少

当前的LLM在高风险领域（如金融投资和法律问答）中生成简短答案，缺乏推理过程和解释，降低用户决策信心。原始的链式推理（CoT）方法缺乏自我纠错机制。本文提出Domaino1s，通过监督微调和树搜索增强LLM在领域任务中的推理能力。构建了CoT-stock2k和CoT-legal-2k数据集，以激活领域特定的推理步骤。提出选择性树探索（Selective Tree Exploration），自发探索

想象你在向朋友描述一部电影。你不会只说"画面很美"或者只说"音乐很棒"，而是会综合视觉、听觉、剧情等多方面信息来表达感受。

当下AI应用市场，十分火热，简单的chat或rag应用，根本无法交付！AC便要求MAS记住：

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（Large Language Model, LLM）已经展现出令人惊叹的能力。但许多人不知道的是，这些模型之所以如此"智能"，强化学习（Reinforcement Learning, RL）技术起到了至关重要的作用。

聚焦**：**多任务场景中，****Lora不完美，任然存在比较大的开销和无效参数的问题，****提出了LoRI方法****：****将投影矩阵****A** **冻结为随机投影，并使用特定任务掩码对矩阵****B** **进行稀疏化处理。这种设计在保持强大任务性能的同时，*****\*大幅减少了可训练参数的数量。