
最近,不少朋友都在讨论一个有趣的问题:像 DeepSeek 和 Claude 这样的 AI 语言模型,通常会先生成 Python、JavaScript 等编程语言的代码,再借助这些代码操控电脑或其他设备来执行具体任务。那么,AI 是否有可能跳过人类手写代码的环节,直接控制计算机呢?
对此,AI 科普达人 New Machina 介绍了一种如今被广泛应用的 LLM 框架:ReAct(非 JavaScript 前端框架)。这个名字巧妙地融合了“推理”(Reasoning)和“行动”(Action),精准概括了其核心能力。简单来说,ReAct 让 AI 不仅能进行深度思考,还能自主执行决策,就像赋予它一个能够思考并付诸行动的大脑。
当你询问 AI "圣克莱门特海岸现在的浪况如何?" 传统的语言模型可能会停留在已有的训练数据中翻找答案。但结合了 ReAct 框架的 AI 会像一个真正的智能助手,先思考需要什么信息,意识到需要实时数据时,会主动查询气象浮标的 API,最后整理信息给出准确的答案。这种能力让 AI 不再局限于 "死记硬背" 的知识,而是能够像人类一样动态地收集和处理信息。
ReAct 的迷人之处在于它的工作方式。它不是简单地 "问答",而是在 "思考->行动->观察->再思考" 的循环中不断完善答案。就像一个经验丰富的侦探,每一步都深思熟虑,每个行动都有其目的,最终拼凑出完整的图景。
这让我联想到人类的学习过程。当我们面对复杂问题时,通常不会仅凭记忆作答,而是通过不断思考、尝试、观察反馈,最终找出最佳解法。ReAct 框架在某种程度上模仿了这一自然的问题解决方式,这或许正是它如此强大的原因。
随着 ReAct 这样的技术不断发展,不禁让人思考:未来的 AI,或许不仅需要强大的计算能力和海量的数据支撑,更要具备 观察、思考和行动 的能力。这种趋势似乎在预示着,AI 正在逐步从一个单纯的 “回答器” 进化为真正的 “问题解决者”。
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