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- Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning
Reflexion is flexible enough to incorporate various types (scalar values or free-form language) and sources (external or internally simulated) of feedback signals, and obtains significant improvements over a baseline agent across diverse tasks (sequential decision-making, coding, language reasoning)
- 【论文阅读】Reflexion: 大模型如何从错误经验中学习？ - 知乎
Reflexion框架 如图所示，Reflexion框架包含四个组成部分： Actor: Actor由LLM担任，主要工作是基于当前环境生成下一步的动作。 Evaluator: Evlauator主要工作是衡量Actor生成结果的质量。就像强化学习中的Reward函数对Actor的执行结果进行打分。 Self-reflexion：Self-reflexion一般由LLM担任，是Reflexion框架中最重要的
- [NeurIPS 2023] Reflexion: Language Agents with Verbal . . . - GitHub
This repo holds the code, demos, and log files for Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning by Noah Shinn, Federico Cassano, Edward Berman, Ashwin Gopinath, Karthik Narasimhan, Shunyu Yao We have provided a set of notebooks to easily run, explore, and interact with the results
- Agent 系列之Reflection框架解析_reflexion: language agents with verbal . . .
文章浏览阅读6 7k次，点赞25次，收藏33次。Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning论文介绍了一种名为“Reflexion”的新框架，通过反思提高决策能力_reflexion: language agents with verbal reinforcement learning
- 自我反思（Reflexion） | Prompt Engineering Guide
自我反思（Reflexion） 自我反思是一个通过语言反馈来强化基于语言的智能体的框架。根据 Shinn et al (2023)，“自我反思是一种‘口头’强化的新范例，它将策略参数化为智能体的记忆编码与 LLM 的参数选择配对。” 在高层次上，自我反思将来自环境的反馈（自由形式的语言或者标量）转换为语言反馈
- Reflexion（反思）：让AI自我改进的智能提示技术 | Tipkay
Reflexion：让AI通过执行任务、评估结果和自我反思来记录经验教训，不断学习改进的提示技术。 本文深入解析相关概念与实践方法，Tipkay是AI提示词工程与Agent实践平台，提供在线练习和智能体案例。通过详细的步骤说明和实战案例，帮助您更好地理解和应用AI技术，提升工作效率和专业技能。适合AI
- 深入解析Reflexion提示词模式 - AI 数字未来
本报告旨在对Reflexion提示词模式进行深入而全面的阐述。Reflexion是一种新颖的框架，通过语言反馈而非模型权重更新来强化语言智能体，使其能够通过自我反思和经验记忆来优化决策和行为。报告将详细介绍Reflexion的核心概念、工作原理、关键组件（Actor、Evaluator、Self-Reflection）、迭代自我纠正机制
- Reflexion | 提示工程指南 lt;!-- -- gt; - 提示工程指南
Reflexion Reflexion 是一个通过语言反馈强化基于语言的智能体的框架。根据 Shinn 等人 (2023) 的说法，“Reflexion 是一种新的‘语言’强化范式，它将策略参数化为智能体的记忆编码与 LLM 参数选择的配对。” 从宏观上看，Reflexion 将来自环境的反馈（可以是自由形式的语言或标量）转换为语言反馈，也
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