- Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning
Concretely, Reflexion agents verbally reflect on task feedback signals, then maintain their own reflective text in an episodic memory buffer to induce better decision-making in subsequent trials
- 【论文阅读】Reflexion: 大模型如何从错误经验中学习？ - 知乎
具体地，Reflexion将传统梯度更新中的参数信号转变为添加在大模型上下文中的语言总结，使得agent在下一个episode中能参考上次执行失败的失败经验，从而提高agent的执行效果。
- [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
- 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。 ”
- Agent 系列之Reflection框架解析_reflexion: language agents with verbal . . .
该论文提出了一种新的强化学习方法——Reflexion，通过利用自然语言来优化策略，并使用自反反馈来帮助智能体从过去的错误中学习。
- Reflexion（反思）：让AI自我改进的智能提示技术 | Tipkay
Reflexion（反思）是一种让AI通过语言反馈来自我强化学习的提示词技术。 简单来说，这项技术让AI能够"反思"自己过去的错误，从中学习，并在后续任务中表现得更好。
- 深入解析Reflexion提示词模式 - AI 数字未来
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，并探讨其在复杂推理、编程和决策制定等任务中的显著优势。
- Reflexion入门学习资料：通过语言强化学习实现AI代理的自我反思 - 懂AI
Reflexion是一种新型的语言AI代理框架,通过语言强化学习实现自我反思和持续改进。 本文汇总了Reflexion项目的相关学习资源,帮助读者快速了解和上手这一前沿技术。
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