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本文深入探讨了Re-Act与Conversational-Chat两种会话模式的差异，并通过比较TFlowAI和Coze两款产品，揭示了Re-Act模式在B端业务场景中的优越性。文章不仅详细解析了目标、SOP、离散推理和环境交互等概念，还通过实例展示了不同模式下的Agent如何处理任务。对于希望了解Agent技术及其在商业应用中的实际效果的读者来说，这是一份宝贵的资料。
本文深入探讨了Re-Act与Conversational-Chat两种会话模式的差异，并通过比较TFlowAI和Coze两款产品，揭示了Re-Act模式在B端业务场景中的优越性。文章不仅详细解析了目标、SOP、离散推理和环境交互等概念，还通过实例展示了不同模式下的Agent如何处理任务。对于希望了解Agent技术及其在商业应用中的实际效果的读者来说，这是一份宝贵的资料。
大家好，在研究Agent时，发现了不同的会话模式会带来对相同的问题带来不同的处理方式，所以研究了Re-Act和Conversational-Chat的区别，发现对于2B而言re-act才是更适配的模式。
对标了2款产品，TFlowAI和CozeTFlowAI是面向B端业务场景Agent平台，能按流程处理任务（SOP），围绕目标来进行离散推理。
允许LLM与环境进行交互，根据环境数据的反馈不断的调整行动计划/策略。
且整个sop的过程是由文本来控制，不需要用到WorkFlow。
产品基本信息如下：大家好，在研究Agent时，发现了不同的会话模式会带来对相同的问题带来不同的处理方式，所以研究了Re-Act和Conversational-Chat的区别，发现对于2B而言re-act才是更适配的模式。
对标了2款产品，TFlowAI和CozeTFlowAI是面向B端业务场景Agent平台，能按流程处理任务（SOP），围绕目标来进行离散推理。
允许LLM与环境进行交互，根据环境数据的反馈不断的调整行动计划/策略。
且整个sop的过程是由文本来控制，不需要用到WorkFlow。
产品基本信息如下：
相同提示词下，在Coze和TFlowAi的表现如下相同提示词下，在Coze和TFlowAi的表现如下
oze和TFlow的比较为什么会产生这么个差异昵？为什么coze不能做到昵？
核心的区别就一个：Agent的模式不同二、Agent的会话模型：Conversational-ChatVSRe-ACT会话模式代表了处理提示词的逻辑不同助理模式下的Agent的逻辑处理如下：oze和TFlow的比较为什么会产生这么个差异昵？为什么coze不能做到昵？
核心的区别就一个：Agent的模式不同二、Agent的会话模型：Conversational-ChatVSRe-ACT会话模式代表了处理提示词的逻辑不同助理模式下的Agent的逻辑处理如下：
助理模式Agent的思考逻辑提示词确定后，对于用户的每次输入的处理步骤：观察：用户输入了什么？工具返回的数据思考：是调用工具，仍是直接回答用户行动：调用知识库，搜索等答案：模型理解用户为你，不需要调用工具，直接给到用户答案特点如下：关键点：要做什么事情，取决于用户的指令处理逻辑如下：助理模式Agent的思考逻辑提示词确定后，对于用户的每次输入的处理步骤：观察：用户输入了什么？工具返回的数据思考：是调用工具，仍是直接回答用户行动：调用知识库，搜索等答案：模型理解用户为你，不需要调用工具，直接给到用户答案特点如下：关键点：要做什么事情，取决于用户的指令处理逻辑如下：
e-act处理逻辑提示词确定后，对于用户的每次输入的处理步骤：持续循环：观察用户的最新输入，和任务的关系，形成新的计划、直到模拟达成任务目标观察：用户输入了什么？工具返回的数据思考：我的下一步要做做什么事情行动：我才采取什么样的行动……中间过程可能重复N次，直到模拟完成任务计划模拟完成，确定下一步的行动计划特点：拿到用户输入，都会思考和用户输入和目标之间的关系，然后重新制定执行计划，达成目标。用户无法决定让模型做什么事情要解决什么问题，取决于初始的提示词为什么TFlowAI的Re-ACT模式，更适合B端对客场景2B业务对客户特征：特征1：2B对业务有明确的思考流程和目标。参考以真人处理为思考流程例1：常见退货换处理。目标：解决用户对到货商品的不满意问题。用户提问：我要退货处理流程：不满意原因是什么-&订单是否是真实(已到货）-&是否符合退货政策-&引导退货操作-&解答退货流程中的问题例2：汽车销售过程关于汽车参数的咨询目标：帮助客户找到合适的汽车用户提问：这款车的续航轴距是多少？处理流程：收集客户用车诉求(显示身份等）-&解答续航问题-&补充用车诉求下的产品价值（如续航低，但是上下班通勤足够）例3：saas软件产品答疑目标：引导客户留咨用户提问：软件有什么优势处理流程：收集客户场景-&解答产品疑问-&引导留咨询Re-ACT模式能够基于流程去模拟真人思考处理问题的流程特征2：用户问题的解答处理，需要在B端企业提供的可控范围内如果是豆包的助手模式，用户使用的产品的过程都无法预测。本文由@易俊源原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
e-act处理逻辑提示词确定后，对于用户的每次输入的处理步骤：……中间过程可能重复N次，直到模拟完成任务计划模拟完成，确定下一步的行动计划特点：为什么TFlowAI的Re-ACT模式，更适合B端对客场景2B业务对客户特征：特征1：2B对业务有明确的思考流程和目标。参考以真人处理为思考流程例1：常见退货换处理。
例2：汽车销售过程关于汽车参数的咨询例3：saas软件产品答疑Re-ACT模式能够基于流程去模拟真人思考处理问题的流程特征2：本文由@易俊源原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
e-act处理逻辑提示词确定后，对于用户的每次输入的处理步骤：……中间过程可能重复N次，直到模拟完成任务计划模拟完成，确定下一步的行动计划特点：为什么TFlowAI的Re-ACT模式，更适合B端对客场景2B业务对客户特征：特征1：2B对业务有明确的思考流程和目标。参考以真人处理为思考流程例1：常见退货换处理。
例2：汽车销售过程关于汽车参数的咨询例3：saas软件产品答疑Re-ACT模式能够基于流程去模拟真人思考处理问题的流程特征2：本文由@易俊源原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
e-act处理逻辑提示词确定后，对于用户的每次输入的处理步骤：……中间过程可能重复N次，直到模拟完成任务计划模拟完成，确定下一步的行动计划特点：为什么TFlowAI的Re-ACT模式，更适合B端对客场景2B业务对客户特征：特征1：2B对业务有明确的思考流程和目标。参考以真人处理为思考流程例1：常见退货换处理。
例2：汽车销售过程关于汽车参数的咨询例3：saas软件产品答疑Re-ACT模式能够基于流程去模拟真人思考处理问题的流程特征2：本文由@易俊源原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
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