2025-06-04
Plan-and-Solve Prompting：先计划，再推理
读 Plan-and-Solve Prompting 的一点笔记：它不是 Agent 框架，而是把“先想计划”这件事塞回 prompt 里的简单方法。
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| Dimension | Tool use |
|---|---|
| Notes | 4 |
| Vocabulary | toolformer · rewoo · llmcompiler · tool |
| Representative notes |
2025-06-04
读 Plan-and-Solve Prompting 的一点笔记：它不是 Agent 框架，而是把“先想计划”这件事塞回 prompt 里的简单方法。
2025-06-18
读 ReAct 的一点笔记：它不是简单的工具调用，而是把推理、行动和环境反馈放进同一个循环里。
2025-07-09
读 Reflexion 的一点笔记：它不是简单自我润色，而是把失败、评价和反思写进 Agent 的记忆循环。
2025-07-23
读 Chain-of-Thought Prompting 的一点笔记：它真正有用的地方不是把答案写长，而是给复杂问题留出中间状态。
2025-08-06
读 Self-Consistency 的一点笔记：它不是换一个更复杂的推理框架，而是承认单条 CoT 路径太脆弱。
2025-08-20
读 Tree of Thoughts 的一点笔记：它真正扩展 CoT 的地方，是把中间想法变成可生成、可评估、可搜索的状态。
2025-09-03
读 Toolformer 的一点笔记：它不是现在常见的在线工具调用 agent，而是早期“自监督构造工具使用数据”的路线。
2025-09-17
读 ReWOO 的一点笔记：它关心的不是让 agent 更会循环，而是减少 ReAct 式循环带来的 token 和延迟浪费。
2026-01-07
读 LLMCompiler 的一点笔记：它把多工具调用从 ReAct 式串行循环，改造成类似编译器的任务依赖执行。
2026-02-04
读 Tau-bench 的一点笔记：它把评测重点从单步工具调用，转向用户交互、业务规则和最终状态一致性。
2025-10-01
读 HyDE 的一点笔记：它不是普通 query rewriting，而是把查询变成更像文档的语义样本。
2025-10-15
读 2023 RAG Survey 的一点笔记：RAG 的关键不是“塞资料”，而是索引、检索、组织、生成和评估的系统工程。
2025-10-29
读 GraphRAG 的一点笔记：它把 RAG 从局部相似检索，推进到面向整个语料库的全局 sense-making。
2026-04-22
读 2026 Agent Memory Survey 的一点笔记：记忆系统的目标正在从保存轨迹，走向抽象可迁移经验。
2025-11-12
读 Generative Agents 的一点笔记：它有趣的地方不只是 25 个角色会聊天，而是记忆、反思和规划如何让行为连续起来。
2025-11-26
读 MemoryBank 的一点笔记：它把长期记忆拆成详细记录、层级摘要、用户画像和遗忘更新。
2025-12-10
读 MemGPT 的一点笔记：它有趣的地方不是“记忆更多”，而是把有限上下文变成可调度的内存层级。
2025-12-24
读 Voyager 的一点笔记：它不只是 Minecraft Agent，而是把探索、环境反馈和可复用代码技能连成闭环。
2026-02-18
读 2024 Agent Memory Survey 的一点笔记：记忆不是一个向量库，而是写入、管理、读取和评估的完整机制。
2026-03-04
读 Mem0 的一点笔记：它把长期记忆拆成增量抽取、冲突更新、图记忆和部署指标。
2026-04-22
读 2026 Agent Memory Survey 的一点笔记：记忆系统的目标正在从保存轨迹，走向抽象可迁移经验。
2025-12-24
读 Voyager 的一点笔记：它不只是 Minecraft Agent，而是把探索、环境反馈和可复用代码技能连成闭环。
2026-01-21
读 Language Agent Tree Search 的一点笔记：它把 ReAct 的单轨迹行动，扩展成带环境反馈的树搜索。
2026-02-04
读 Tau-bench 的一点笔记：它把评测重点从单步工具调用，转向用户交互、业务规则和最终状态一致性。
2026-03-18
读 Automated Design of Agentic Systems 的一点笔记：它把 agentic system 定义成代码，再让 meta-agent 搜索更好的设计。
2026-04-01
读 AFlow 的一点笔记：它用 MCTS 和执行反馈搜索 workflow，把自动化 Agent 设计收束到可评估的工程空间。
2026-05-06
读 Learning Beyond Gradients 的一点笔记：启发式规则以前难维护，编码 Agent 可能改变了这条成本曲线。