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+ReAct适用哪种场景：适合相对简单，但是需要把控每个节点输出细节，不适合那种loot任务，因为ReAct是思考+行动，我觉得重点在于思考：对于行动结果的思考；比如我现在在做ragflow任务，之前遇到过用户一个问题需要总结七份文档，然后并对比之间的差异，当时使用任务拆分做的，但是出现个别文档总结的内容很少，如果再对结果进行思考行动，能有效优化内容失衡的现象
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+Plan-and-Execute适用哪种场景：我感觉这个很像我思维中loot任务，适合那种流程复杂的工作流，我觉得重点在于：计划和执行，需要每次完成单次输出后，观察执行结果和计划的匹配程度；目前工作中还没接触到需要使用P&E方案的任务，我觉得生活的例子常识分析场景：比如我想做一个购票agent，用户输入出发日期和时间段，上下站点信息，然后P模型需要分析日期、时间和站点信息，得到用户理想的行程安排，然后查询行程安排的车票，还需要考虑班次和转乘和票量因素，需要综合考虑该买哪张票，就需要多个E模型来读取到这些信息，当这些信息完全符合P模型制定的计划，才能向用户输出车票信息，还需要用户给出下单指令，才能购票
zhouche