第 12 章测验

对应章节：经典范式手写

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Q1关于 ReAct 范式，下列说法正确的是？每一步都是「思考（Thought）→ 行动（Action）→ 观察（Observation）」的交替，观察结果成为下一步思考的输入 ReAct 只做纯推理，不调用任何外部工具 ReAct 要求模型一次性生成完整执行计划，然后机械执行 ReAct 由 Lei Wang 于 2023 年提出，核心是「先规划后执行」

Q2在 native tool calling 时代，为什么说「ReAct 免费了」？因为模型厂商已经停止支持 ReAct 相关的 API 因为原生 tool calling 把 Thought/Action/Observation 结构化为协议（结构化 tool_calls + tool 消息），第 07 章的最小 loop 就是 ReAct，无需再手写文本解析因为 ReAct 论文发表后就没有再被引用因为所有 Agent 框架都内置了 ReAct，手写不再必要

Q3Plan-and-Execute 与 ReAct 的核心区别是？ Plan-and-Execute 先整体规划再执行，ReAct 走一步看一步（每步行动都基于最新观察动态调整） ReAct 会先生成完整计划，Plan-and-Execute 则完全随机行动两者没有区别，只是名字不同 Plan-and-Execute 不调用 LLM，ReAct 每步都调用 LLM

Q4在 Plan-and-Execute 的最小实现里，「计划」应该以什么形态存在？一段自然语言散文，模型每次执行时重新理解一遍结构化数据（如 { steps: [...] }），harness 能直接遍历执行、按 stepId 记录结果必须由人工手写，模型只负责执行计划一旦生成就不能包含工具绑定，否则无法执行

Q5Reflection 循环的正确流程是？生成 → 评审 → 通过则结束；不通过则带着评审意见修订 → 再评审，直到通过或达到最大轮数生成 → 直接交付，不做任何检查先执行全部工具，再一次性生成最终答案评审通过后立即停止，不再检查修订结果

Q6Reflection 的常见失败模式包括哪些？评审标准含糊导致 judge 乱打分；自我评审同源盲区（模型看不出自己输出的问题）；没有 maxRounds 会死循环；修订可能让质量倒退评审会消耗额外显存，必须避免使用 Reflection 只对中文生效，英文输出无法评审 judge 只能返回布尔值，无法给出修改建议

Q7选型：下面哪种任务最适合 Plan-and-Execute？步骤可预见、依赖关系清晰的多步任务（如「查天气 → 查景点 → 出建议」），希望用更少的模型调用完成需要根据实时反馈不断调整方向的探索式任务对输出文字质量有硬要求、需要反复打磨的文案生成只需要一次单轮问答、无需任何工具的任务

Q8代码阅读：runReflect 传入 maxRounds=2，judge 一直返回 { passed: false }，最终结果会是？ finalText 是最后一版草稿（非空），drafts 有 2 条，rounds=2 finalText 为空字符串，drafts 为空数组循环抛出异常，因为评审从未通过无限循环，永远不会返回