如何使用rest api發(fā)送電子郵件
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讓大模型借助外部工具（如計算器、搜索引擎、API）進行精準計算或事實查找，是增強推理準確性的有效方式。
例如 OpenAI 的 GPT Agent 可以：
在推理中融入結構化知識圖譜、規(guī)則引擎（如 Prolog、規(guī)則庫）是 Reasoning AI 的基礎策略。例如用于法律、醫(yī)療、金融等高精度領域的決策系統(tǒng)，往往需要：
例如：
這種類型的跨模態(tài)理解和推理，對 AI 的建模能力提出更高挑戰(zhàn)。
應用邏輯：
推理體現(xiàn)：
典型場景：
# 用戶輸入：
# 寫一個函數(shù)，接收列表，返回所有偶數(shù)的平方和
# 推理結果：
def sum_even_squares(lst):
return sum([x**2 for x in lst if x % 2 == 0])例如在醫(yī)學領域：
用戶提問：我發(fā)燒了 3 天，還有點咳嗽，是感冒嗎？
AI 需要結合：
→ 多輪推理后，得出可能結論并建議就醫(yī)或進一步檢查。
以中國“類案推送”系統(tǒng)為例，Reasoning AI 會：
需要的推理能力包括：
Reasoning AI 的典型應用是 AI Agent 系統(tǒng)：
整個過程需要：
Agent 背后真正的“大腦”就是 Reasoning AI。
| 平臺/模型 | 推理能力特點 | 是否支持 Agent | 開源情況 |
| GPT-4o | CoT、工具調用、思維鏈構建強 | 是 | 否 |
| Claude 3.5 | 長文本多步驟推理強 | 是 | 否 |
| Gemini 1.5 | 多模態(tài)推理強 | 是 | 否 |
| DeepSeek-V2 | 編程推理優(yōu)化 | 支持插件式 Agent | 是 |
| Auto-GPT | 開源 Agent 框架 | 是 | 是 |
| ReAct Prompt | 推理+行動策略模板 | 可嵌入 | 是 |
盡管大模型已支持 CoT，但生成的推理路徑有時“看起來合理，實則錯誤”，例如：
→ 需要加入 可驗證機制 + 符號邏輯監(jiān)督
當前大模型“見文說話”，推理鏈條不穩(wěn)定，尤其是：
→ 需要構建 Memory + Planning + Reasoning 的三位一體系統(tǒng)
特別是圖像+語言的因果推理，如“這張圖中哪個動作先發(fā)生”，對模型訓練、數(shù)據(jù)標注、推理引擎集成都有較高要求。
Reasoning AI 正在成為推動人工智能從“知道”走向“理解”的關鍵引擎。
它廣泛應用于自動化編程、問答系統(tǒng)、智能法律、醫(yī)療診斷、Agent 執(zhí)行等場景之中，其核心技術涵蓋 Chain-of-Thought、Tool Use、知識圖譜融合、多模態(tài)推理等。
盡管目前推理能力尚不完美，但隨著 Agent 架構、模型微調、監(jiān)督推理技術不斷演進，我們有理由相信，未來的 AI 將不再只是助手，而是可以與人類“共同思考”的伙伴。
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