Reflection 与 Reflexion
Reflection 是“生成—评审—修订”的通用模式;Reflexion 是把失败反思写入情景记忆、影响下一次完整尝试的特定框架。两者都不等于训练模型,也不会更新模型权重。

图:Actor、Evaluator、Self-reflection 与记忆组成反馈闭环。
Reflection:生成—评审—修订
Evaluator 可以是同一模型的另一个 Prompt、独立模型、业务规则、测试或人工。外部可验证反馈通常比一句“请自我反思”可靠。评审结果应结构化:
完整的 Agents SDK 示例:
代码限制了修订次数,但 writer 与 reviewer 仍可能共享同一偏差。事实任务要核对检索证据,代码任务要运行测试,结构化数据要通过 Schema 和业务规则。
Reflexion:带情景记忆的再次尝试
Reflexion 的 Actor 执行任务,Evaluator 提供环境反馈,Self-Reflection 把失败原因整理成语言经验,下一次尝试从 episodic memory 读取。它可以叠加在 ReAct 轨迹之上。
写入长期记忆前必须验证失败是否真实、归因是否正确、经验适用范围和过期条件。否则错误反思会持续污染后续任务。
适用边界
适合:产物能被测试、rubric 或人工明确验收,并且允许有限次数修订。不要用无限自评替代缺失的事实来源;高风险动作的“反思后通过”也不能替代权限规则和人工审批。