第三次开始聚焦Agent的具体范式了，也就是Agent应该以何种方式运作？最经典的三种(1)ReAct 按图索骥，走一步看一步（2）Plan-and-Sovle 先列出计划再执行 （3）Reflection 先打草稿，再不断优化形成文章。
比如说模拟面试的场景就可以混合范式。首先针对用户的背景进行面试题归纳（plan-and-solve）；然后根据用户对面试的反馈逐一去迭代问题（react）；最后面试结束，根据用户反馈给出综合评估与优化方案（Reflection）
要知道大模型的输出可能是锁不住格式的，正则表达式相当于是一个固定的mask。正常可能输出是这样的
亦或是…
（未完待续）
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