谷歌DeepMind研究人員則直接把這項(xiàng)技術(shù)集成到AI Agent中開發(fā)了Talker-Reasoner框架,讓其具備“快”、“慢”兩種擬人化思考方式。這對(duì)于解決復(fù)雜、冗長(zhǎng)的任務(wù)來說幫助巨大,也突破了傳統(tǒng)AI Agent執(zhí)行業(yè)務(wù)流程的方法,極大提升了效率。
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