Agent反思机制：让Agent学会"三省吾身"
为什么Agent需要反思
传统Agent是单向的：输入→处理→输出。但如果输出是错的呢？反思机制让Agent在输出后回头看一眼，自己挑自己的毛病。
反思三层架构
L1：简单自我修正
输出后追问自己："检查你上面的回答。有逻辑错误或事实不符吗？如果有，请修正。"
适合：文字润色、格式检查、明显错误纠正
L2：Reflection循环（Google DeepMind）
双角色架构：
生成器（Generator）：起草初稿
反思器（Critic）：审查初稿，指出缺陷和改进建议
生成器根据反馈修订 → 循环2-5轮，直到质量达标
像作家根据编辑意见反复改稿。
L3：Reflexion架构
在L2基础上加"记忆日志"：记录每一轮的假设、失败和反思，下次遇到同类问题直接翻日志，不再踩坑。
适合：编程调试、多步推理、需要从失败中学习的任务
什么时候反思
- 输出涉及数据计算 → 必须反思
- 输出是用户可读文本 → 至少检查一遍
- 简单确认类回答 → 不需要，浪费Token
Agent实战
- 在System Prompt里加一句："每次完成复杂任务后，花10秒回顾你的输出，找出1个可以改进的地方"
- 把反思日志存入memory，形成"教训库"