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AI交流(进群备注:)

Talker-Reasoner 架构是由 Google DeepMind 开发的 AI 框架,将 AI 代理分为两个部分:Talker(系统1)用于快速、直观的响应,Reasoner(系统2)用于慢速、深思熟虑的推理和规划。该架构受到 Kahneman 的“快慢思考”理论启发,旨在高效处理对话和复杂任务。其特点是模块化设计、低延迟、双系统认知模拟以及基于记忆的上下文共享。
Talker-Reasoner 架构的特点:
- 1. 模块化设计:Talker 和 Reasoner 可以独立运行,通过内存交互
- 2. 低延迟:Talker 确保快速响应用户请求
- 3. 双系统认知模拟:Talker 处理直觉任务,Reasoner 处理复杂逻辑问题
- 4. 基于记忆的上下文共享:通过共享内存实现模块间协调
Talker-Reasoner 架构的功能:
- 1. 睡眠辅导:Talker 提供共情对话,Reasoner 根据用户反馈动态调整计划
- 2. 自然语言生成:Talker 生成自然语言响应
- 3. 复杂任务规划:Reasoner 进行多步推理和工具调用
- 4. 个人健康助手:通过动态调整计划辅助用户改善睡眠
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