全面战胜ReAct！斯坦福全新智能体推理框架，性能提升112.5%

斯坦福与MIT团队推出AI推理新框架ReCAP，通过递归树结构和三项核心机制，在长上下文任务中显著优于主流框架ReAct。实验显示，其在Robotouille任务中性能提升达84.2%-112.5%，ALFWorld和SWE-bench上也全面领先，且严格遵循pass@1评估标准，展现出强目标一致性与执行稳定性。尽管计算成本为ReAct的三倍，但其在复杂任务中的卓越表现使其成为新一代通用推理架构的有力候选。
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