I. 这篇文章对于研究LLM+MARL的意义 尽管ReAct本身是单智能体（single-agent）、开环的，但它为构建单个智能体（agent）的“大脑”提供了一个极其强大和有影响力的范式。在多智能体强化学习（MARL）中，每个智能体的能力是整个系统性能的基石。 1. 构建强大的单个智能体 MARL的核心是多个智能体的互动，但前提是每个智能体自身都必须足够“聪明”。ReAct展示了如...

import torch : 不是”pytorch” x = torch.arange(12) : 生成一个shape为 (12,) 的向量，注意 元组里有几个数字，张量就是几维的，(12,)只有一个数字，所以是一维张量，没有行与列的概念，因而12不是代表12行，真正的“12行”，其形状应该是二维的，写作 (12, 1)； x.shape ...