Reasoning without Observation的核心思想是，首先针对用户的目标提出一系列具体的操作，之后依次完成各个操作，期间不存在反思, 执行完所有计划后总结得到结果。

Qwen-Agent是一个开发框架。开发者可基于本框架开发Agent应用，充分利用基于通义千问模型（Qwen）的指令遵循、工具使用、规划、记忆能力。本项目也提供了浏览器助手、代码解释器、自定义助手等示例应用。

深度神经网络包含多个非线性隐藏层，这使得它们有强大的表现力，可以学习输入和输出之间非常复杂的关系。但是在训练数据有限的情况下，深度神经网络很容易过度学习造成过拟合，过拟合是深度神经网络的一个非常严重的问题，此外，神经网络越大，训练速度越慢，Dropout可以通过在训练神经网络期间随机丢弃单元来防止过拟合，实验证明Dropout有很好的效果。

一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。

LangChain给自身的定位是：用于开发由大语言模型支持的应用程序的框架。它的做法是：通过提供标准化且丰富的模块抽象，构建大语言模型的输入输出规范，利用其核心概念chains，灵活地连接整个应用开发流程。这里是LangChain系列的第七篇，通过实战项目：客服机器人来熟悉整个流程。

深度神经网络包含多个非线性隐藏层，这使得它们有强大的表现力，可以学习输入和输出之间非常复杂的关系。但是在训练数据有限的情况下，深度神经网络很容易过度学习造成过拟合，过拟合是深度神经网络的一个非常严重的问题，此外，神经网络越大，训练速度越慢，Dropout可以通过在训练神经网络期间随机丢弃单元来防止过拟合，实验证明Dropout有很好的效果。

Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。

Qwen-Agent是一个开发框架。开发者可基于本框架开发Agent应用，充分利用基于通义千问模型（Qwen）的指令遵循、工具使用、规划、记忆能力。本项目也提供了浏览器助手、代码解释器、自定义助手等示例应用。

Plan&Act的核心思想是，首先针对用户的目标提出一系列具体的操作，之后依次完成各个操作，如果未达成目标则会重新规划。

LangGraph是一个专注于构建有状态、多角色应用程序的库，它利用大语言模型（LLMs）来创建智能体和多智能体工作流。