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react是啥？（高频）

react本质上是一个循环，使用大模型把调用工具看结果做成一个循环 。值得一说的是这个循环的过程并不是完全用llm本身完成。而是由代码完成。本质上就是你代码判断llm的输出或者可以判断他是否要调用工具。然后觉得是要结束还是继续调用llm。每次调用llm需要把上一段调用工具的结果加入提示词。因为llm api调用是默认无状态的。

提示词怎么测评？

可以从以下几个方面去看，相关性，输出是否与提示词准确相关，没有偏见。准确性，信息是否属实，没有错误。逻辑性，是否连贯、结构合理，有没有前后说法不一致的情况。流畅性语言表达是否通顺。创造性，是否有一定的创造性思维。完整性，是不是内容覆盖了全部的任务。有害性，是否出现歧视，暴力，涉黄等情况。还有可以自动评测准确率和召回率。这两个指标不止是提示词的测评标准，知识库也要看这个。准确率是指在llm认为对的结果中，有多少是真的对的，这里说的是宁可放过绝不错杀。召回率是是在所有对的结果中llm找到了多少，这里是宁可错杀绝不放过。f1scope 是准确率和召回率的调和平均数。然后当召回率和准确率都很高的时候f1scope才会高。还可以用一个更强的模型去根据你的输入输出来做测评。

对一个功能什么时候用MCP 什么时候用skill？

skill 偏向于规范大模型的输出。而MCP则倾向于给模型加能力。如果一个功能本质上是为 Agent 提供一种可被调用的外部能力，比如调天气 API、操作数据库，并且希望它能跨 Agent、跨语言、跨客户端复用那就应该做成 MCP Server，把它作为标准化的工具或资源接口暴露出来；如果这个功能本质上是教 Agent 在特定场景下按什么流程、规范和模板做事，比如“发布版本前先跑测试、再创建 tag、最后通知团队”，它通常不直接提供新能力，而是编排已有工具和领域知识，那就写成 Skill，以 SKILL.md 加可选脚本的形式按需加载。一句话概括：MCP 解决的是“能不能连、能不能调”的能力供给问题，Skill 解决的是“会不会做、按什么方式做”的过程知识问题；如果只是单个 Agent 内部的简单函数，不需要复用和独立部署，那用本地工具就够了。