Self-Reflection（自我反思）
Self-ReflectionAgent 反思自己的输出
亦作、亦称：自我反思
Self-Reflection（自我反思）在 Agent 中指模型显式评估自己上一轮输出、识别错误并修正的机制，是 Reflexion 等框架的核心，用于提升多步推理与工具调用可靠性。
反思循环
生成答案 → 生成批评（是否满足约束、事实是否正确）→ 根据批评再生成。批评与答案可写入 episodic memory 供后续任务参考。
实现方式
可通过额外 LLM 调用充当 Critic，或在单 prompt 内要求「先反思再回答」。与 Chain-of-Verification、Self-Consistency 等推理增强技术可组合。
局限
自我批评质量受基座能力限制，可能「反思了但仍错」。关键业务应叠加外部 ground truth 检查。
常见误解
日常交流中容易听到的简化说法，未必准确，但能帮助理解误解从何而来。
- 「Agent 反思自己的输出」
- 「让模型自己检查」
- 「生成后再自评」
相关术语
和本术语关联紧密的其他词条，便于串联理解。
🎯 考点练习
含该术语的高频面试题，含标准答案与追问。
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延伸阅读
从知识库精选 3 篇文章，帮助深入理解该术语。
- 1
规划与反思：Self-Reflection 模式
让 Agent 学会自我纠错，理解规划与反思的设计模式
- 2
ReAct：推理与行动的循环
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- 3
AI Agent 编排模式与架构：从 ReAct 到多智能体协同的完整技术体系
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外部参考
维基百科：查看「Self-Reflection」词条本页内容为本站原创撰写；维基百科链接仅作延伸参考。