Strukturiertes Denken in Trae einführen: Eine eingehende Analyse des sequentiellen Denkens und drei praktische Szenarien

Die Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz ist manchmal wie das Mentoring eines jungen Programmierers. Sie bitten ihn, eine neue Funktion zu entwickeln, und er ist in der Lage, den Code schnell zu übertragen und die Aufgabe scheinbar zu erledigen. Doch bei der Überprüfung des Codes finden Sie einen grundlegenden Logikfehler in seiner Implementierung, den er beheben soll. Anstatt auf die Entwurfsebene zurückzugehen, die Ursache des Fehlers zu verstehen und den Code zu überarbeiten, flickt dieser Programmierer vielleicht einfach den vorhandenen fehlerhaften Code um - was oft dazu führt, dass noch mehr Probleme auftreten und der Code schwer zu warten ist.

Der Denkprozess der KI ist oft eine "Black Box", und wenn sie einmal einen bestimmten Denkweg eingeschlagen hat, ist es sehr schwierig, ihn grundlegend zu korrigieren.Sequential Thinking MCP Das Auftauchen der Blackbox bedeutet, diese Blackbox zu durchbrechen. Das ist so, als würde man der KI den Bauplan eines leitenden Architekten zur Verfügung stellen, bevor man mit der Programmierung beginnt; jeder Planungsschritt, jede Entscheidung wird klar dargestellt.

Was ist sequentielles Denken? KI zum "Planen" und "Reflektieren" befähigen?

Im Grunde genommen.Sequential Thinking Anstatt der KI neues Wissen einzupflanzen, wird eine "metakognitive" Maschine installiert. Dadurch kann die KI lernen, ihren eigenen Denkprozess wie ein menschlicher Experte zu untersuchen. Dieser Ansatz macht Schluss mit dem traditionellen KI-Blackbox-Modell "eine Frage, eine Antwort" und verwandelt den Denkprozess in einen strukturierten und dynamischen Dialog, der beobachtet und gesteuert werden kann.

Das Tool verändert den Arbeitsablauf der KI in mehrfacher Hinsicht:

• Strukturierte DemontageAnstatt zu versuchen, komplexe Aufgaben in einem Schritt zu bewältigen, lernt die KI, sie in eine Reihe klarer, überschaubarer und umsetzbarer Schritte zu unterteilen, wie ein Projektmanager, der einen Arbeitsplan durchgeht.
• dynamische KorrekturDies kommt dem menschlichen "Nachdenken" am nächsten. Wenn die KI während des Denkprozesses feststellt, dass ein früheres Urteil falsch war oder dass es eine bessere Lösung gibt, kann sie ihr eigenes Denken jederzeit korrigieren, anstatt einen Fehler zu machen.
• Mehrpfadige ErkundungWenn eine Entscheidung getroffen werden muss, die Kompromisse erfordert, muss die KI kein "Multiple-Choice"-Spiel spielen. Sie kann verschiedene Argumentationspfade eröffnen, die Vor- und Nachteile mehrerer Optionen gleichzeitig untersuchen und eine umfassendere Grundlage für die Entscheidungsfindung bieten.
• elastisch teleskopierend (d.h. flexibel)KI passt die Anzahl der Schritte und die Tiefe des Denkens dynamisch an die tatsächliche Komplexität der Aufgabe an und stellt sicher, dass weder kritische Informationen durch zu oberflächliches Denken verpasst noch Rechenressourcen durch zu tiefes Denken verschwendet werden.
• Hypothese und ÜberprüfungDiese Funktion ermöglicht es der KI, wie ein Wissenschaftler zu arbeiten. Sie stellt zunächst mögliche Lösungen (Hypothesen) auf und verifiziert oder widerlegt diese Hypothesen dann systematisch durch weitere Denkschritte, um schließlich die optimale Lösung zu finden.

Sequential Thinking Ausbau der KI von einem reinen Antwortgenerator zu einem Denkpartner, der planen, reflektieren, erforschen und überprüfen kann. Ihr Denkprozess ist nicht länger eine Blackbox, sondern eine "Glasbox", die für den Nutzer völlig transparent ist und mit der er jederzeit interagieren kann.

Wie lässt sich sequentielles Denken in KI-Anwendungen nutzen?

Bei einer Unterstützung MCP (Modell-Kontext-Protokoll) der KI-Plattform (wie in dem ursprünglichen Artikel erwähnt) Trae AI) in der Konfiguration Sequential Thinking Normalerweise ist das ziemlich einfach. Die Nutzer können auf dem Marktplatz der Plattform suchen und Sequential Thinking Dienstleistungen.

Einmal hinzugefügt, lädt die Plattform den Dienst automatisch. Die Nutzer können dann im Dialog mit der KI durch die Eingabeaufforderungen geführt werden, um den Dienst zu nutzen. sequential_thinking Werkzeuge.

sequential_thinking Werkzeug-Parameter-Analyse

Wenn das KI-Modell aufruft sequential_thinking Bei der Verwendung des Tools wird eine Reihe von Parametern übergeben, um den Denkprozess zu steuern. Diese Parameter werden in der Regel automatisch generiert und von der KI im Hintergrund auf der Grundlage der Eingabeaufforderungen und des Dialogkontexts des Benutzers verwaltet, ohne dass der Benutzer sie manuell einstellen muss. Das Verständnis dieser Parameter kann jedoch helfen, effizientere Prompts zu entwerfen.

Im Folgenden sind die wichtigsten Eingabeparameter für das Tool aufgeführt:

• thought (string): Die Spezifika des aktuellen Denkschritts.
• nextThoughtNeeded (boolesch): Ob nächstes Denken erforderlich ist. Wenn ja trueAI wird weiterhin auf dieses Instrument zurückgreifen.
• thoughtNumber (ganze Zahl): Nummer des aktuellen Denkschritts, beginnend bei 1.
• totalThoughts (ganze Zahl): Schätzen Sie die Gesamtzahl der Schritte, die für die Erledigung der gesamten Aufgabe erforderlich sind.
• isRevision (boolesch, optional): Markiert, ob der aktuelle Schritt eine Überarbeitung einer früheren Idee ist.
• revisesThought (ganze Zahl, optional): wenn isRevision wegen trueDieser Parameter gibt an, welcher Schritt gerade korrigiert wird.
• branchFromThought (ganzzahlig, optional): Gibt den Schritt an, von dem das aktuelle Denken abweicht, um verschiedene Argumentationspfade zu erkunden.
• branchId (string, optional): Ein eindeutiger Bezeichner für den jeweiligen Zweig.
• needsMoreThoughts (boolesch, optional): Zeigt an, dass die KI-Beurteilung möglicherweise mehr Denkschritte erfordert als ursprünglich geplant.

Kurz gesagt, diese Parameter bilden die operativen Anweisungen für das strukturelle Denken der KI. Sie werden vom KI-Modell auf der Grundlage der hochrangigen Anweisungen des Nutzers (Prompt) ausgefüllt, die dann an die sequential_thinking Dienst. Der Dienst fungiert als "Gedankenzustandsmanager", der die gesamte Gedankenkette aufzeichnet, organisiert und zurückgibt.

Drei reale Szenarien für den effizienten Einsatz von KI

Im Folgenden finden Sie drei gut durchdachte Szenarien aus der Praxis, in denen Sie erfahren, wie Sie KI von einem "Antwortgenerator" zu einem "denkenden Partner" machen können.

Szenario 1: KI wird zum Software-Architekten und plant komplexe Projekte

wunder PunktBeim Start eines neuen Softwareprojekts sind Faktoren wie Anforderungen, Technologieauswahl, Modulsegmentierung und Entwicklungsrisiken miteinander verwoben. Ohne systematische Planung kann man sich sehr leicht in der Entwicklung verirren oder falsche technische Entscheidungen treffen.

VerschreibungVerwertung Sequential Thinking Leitende KI für strukturierte Planung.

Beispiele für Eingabeaufforderungen::

你是一位经验丰富的软件架构师，请为我规划一个“Markdown 在线编辑器”项目，核心功能是支持左侧编辑、右侧实时预览。
要求：
- 使用 sequential_thinking 规划核心开发步骤。
- 步骤应包括：
1. **需求定义**：明确产品的核心功能，如实时预览、文件操作等。
2. **技术栈选择**：对比并选择合适的前端框架和 Markdown 解析库。
3. **核心架构设计**：设计主要模块，如编辑器、预览器和同步机制。
4. **开发计划**：制定一个简单的开发路线图，并进行一次“修正”，思考并补充潜在的性能瓶颈，如大数据量下的渲染效率问题。

Wählen Sie auf MCP-fähigen AI-Plattformen den Modus "Intelligent Body", der das Tool zur Ausführung des Befehls aufrufen kann.

Demonstration des Ausführungseffekts::

KI wird die Vorteile Sequential Thinking Werkzeuge, schrittweises Denken und Planen.

Wie Sie aus dem obigen Gedankengang ersehen können:

1. systemische AnalyseAI führt zunächst eine umfassende Anforderungsanalyse durch, die von der zentralen Echtzeit-Vorschaufunktion bis hin zu Dateivorgängen (neu, öffnen, speichern, exportieren) usw. reicht und einen vollständigen Denkrahmen bildet.
   
2. Eingehende technische Vergleiche: In der Phase der Technologieauswahl verglich AI systematisch React zusammen mit Vue der ökologischen Unterschiede,Monaco Editor zusammen mit CodeMirror Die Leistungsmerkmale des marked zusammen mit markdown-it und andere Parsing-Bibliotheken und gibt bedarfsorientierte Empfehlungen.
3. Hierarchischer ArchitekturentwurfAI gliedert die Systemarchitektur in klare Module, darunter die Zustandsverwaltung für die Editor-Komponente, die Rendering-Optimierung für den Previewer und ein Echtzeit-Synchronisationsmechanismus zwischen beiden.
4. Proaktive Risikoermittlung und -korrekturDer kritischste Schritt besteht darin, dass die KI die Initiative ergreift, um die Überlegungen zu "korrigieren", nachdem der Entwicklungsplan erstellt wurde. Sie identifiziert potenzielle Risiken wie Verzögerungen beim Rendern großer Dateien und bei der Echtzeitsynchronisation und schlägt spezifische Lösungen wie virtuelles Scrollen, Anti-Jitter-Optimierung und Chunked Parsing vor. Diese Fähigkeit zur Selbstkorrektur ist Sequential Thinking Die Grundwerte der
   
5. Ein umsetzbarer FahrplanDas Endergebnis ist ein Entwicklungsplan mit spezifischen Zeitplänen, technischen Details und Teststrategien, mit einem klaren iterativen Pfad von der MVP-Version zur vollen Funktionalität.

Analyse der Effektivität::

Sequential Thinking (in Form eines Nominalausdrucks) Strukturierte Demontage Merkmale gewährleisten eine logische Planung, und die dynamische Korrektur Die Funktionalität ermöglicht es der KI dann, Entscheidungen zu einem späteren Zeitpunkt zu überprüfen und zu optimieren. Im Gegensatz dazu kann eine KI, die das Tool nicht nutzt, zwar auch Ergebnisse ausgeben, aber der Prozess ist "black-boxed" und es fehlt ein nachvollziehbarer Denkprozess, was ihn für Aufgaben, die eine strenge Planung erfordern, viel weniger wertvoll macht.

Szenario 2: Aufbau eines leichtgewichtigen automatisierten Forschungsworkflows

wunder PunktWie können wir bei der Technologieauswahl oder -forschung ähnliche Programme umfassend und objektiv vergleichen, um zu vermeiden, dass wir aufgrund unvollständiger Informationen falsche Entscheidungen treffen?

Verschreibung: Portfolio sequential_thinking(zuständig für die Planung) und Tavily(zuständig für die Suche), um einen kostengünstigen, aber effizienten automatisierten Recherche-Workflow aufzubauen.

Tavily ist eine Suchmaschine, die für große Sprachmodelle entwickelt wurde und qualitativ hochwertige, werbefreie und strukturierte Suchergebnisse in Echtzeit liefert, was sie zu einem idealen Werkzeug für KI zur Durchführung von Tiefenrecherchen macht.

Beispiele für Eingabeaufforderungen::

我需要一份关于 MCP (Model Context Protocol) 和传统 Function Calling 的详细技术对比分析报告。
请使用 sequential_thinking 工具来系统性地分析此问题，并结合 Tavily 工具搜索最新信息，确保报告的全面性、时效性和实用性，最终以 Markdown 格式呈现。请覆盖以下几点：
- 核心设计理念与架构差异。
- 功能优势与适用场景。
- 开发体验、学习成本与生态支持。
- 如果分析过程中发现有遗漏的重要方面，请及时补充和修正。

Operative Ergebnisse und Analysen::

Nach Erhalt der Aufgabe beginnt die KI mit einem Zyklus von "Denken-Suchen-Integrieren":

1. Initiieren Sie die Gedankenkette: Verwendung sequential_thinking Die Aufgabe "Vergleich von MCP und Function Call" ist in Teilaufgaben unterteilt wie "Analyse der Designkonzepte der beiden", "Suche nach den neuesten Informationen über MCP", "Suche nach der Implementierung von Function Calling" und "Integration der Vergleichstabelle", "Suche nach Implementierungen von Function Calling", "Vergleichstabellen einbinden" und so weiter.
2. Tavily Deep Search aufrufenAn Knotenpunkten, an denen Informationen gesammelt werden müssen, ruft die KI die Tavily Werkzeuge, um genaue Suchanfragen durchzuführen.
   
3. Integration und ExportSchließlich wird die KI alle Informationen zusammenführen und einen klar strukturierten Bericht erstellen.

[Zusatzwissen] MCP vs. Funktionsaufruf Kernunterschiede

• Designphilosophie: Function Calling modellgesteuert ist, "entscheidet" das Modell auf der Grundlage des Kontexts, welche vordefinierte Funktion aufgerufen werden soll, was eher einem erweiterten RPC-Aufruf entspricht. Im Gegensatz dazu ist die MCP Es ist protokollgesteuert und definiert eine Reihe gemeinsamer kontextbezogener Austauschformate, die es Modellen und externen Werkzeugen ermöglichen, in reichhaltigeren Kontexten zusammenzuarbeiten, wobei der Schwerpunkt auf "Konversationen" und nicht auf "Aufrufen" liegt.
• interaktiver Modus: Function Calling Sie ist in der Regel einseitig und einmalig. Das Modell stellt die Anfrage und das Tool liefert das Ergebnis zurück.MCP Durch die Unterstützung komplexer zweiseitiger Interaktionen in mehreren Runden kann das Tool aktiv den Kontext des Modells liefern, einen Dialog initiieren und eine echte Zusammenarbeit ermöglichen.
• Geschicklichkeit: Function Calling Die Signatur jeder Funktion muss im Code im Voraus genau definiert werden.MCP Es ist insofern flexibler, als es dem Werkzeug erlaubt, seine eigenen Fähigkeiten dynamisch zu beschreiben, und das Modell kann auf der Grundlage dieser Beschreibungen entscheiden, wie das Werkzeug zu verwenden ist, wodurch die Starrheit der Integration verringert wird.

Dieser leichtgewichtige Arbeitsablauf kann als effektiver "Forschungsassistent" betrachtet werden.

Szenario 3: Schaffung einer allumfassenden "Forschungsintelligenz"

wunder PunktDie einfache Kombination "Denken + Suchen" ist in realen Webumgebungen immer noch unzureichend. Der Zugriff auf Informationen erfordert oft das Lesen langer Texte, die Interaktion mit dynamischen Seiten (z. B. Klicken auf "mehr laden") oder sogar den Umgang mit Anti-Crawler-Mechanismen. Jede manuelle Kombination TavilyundPuppeteer und andere Tools und schreiben komplexe Hinweise, was ineffizient und schwer wiederverwendbar ist.

VerschreibungNutzung der Agentenfunktionalität der Plattform, um den gesamten Arbeitsablauf von Thinking Chain + Complex Information Acquisition in einer wiederverwendbaren und anpassbaren Intelligence zu kapseln.

[Zusatzwissen] Einführung in die Werkzeuge

• Puppenspieler: ist ein Node.js Bibliothek, die eine Reihe von High-Level-APIs zur Übergabe der DevTools Protokollsteuerung Chrome vielleicht Chromium. Einfach ausgedrückt, es steuert einen echten Browser, um auf Webseiten zuzugreifen, die JavaScriptEs ist ein großartiges Werkzeug für den Umgang mit dynamischen Webseiten und komplexen Interaktionen, für die Erstellung von Screenshots, die Erstellung von PDFs und vieles mehr.

Schritte zur Umsetzung::

1. die Konfiguration des vollständigen WerkzeugsatzesVergewissern Sie sich, dass die KI-Umgebung das Programm installiert und konfiguriert hat. sequential-thinkingundtavily zu puppeteerEs handelt sich um einen vollständigen Satz von Fähigkeiten für intelligente Körper, die denken, suchen und mit Browsern interagieren können.

2. die Schaffung und Konfiguration von IntelligenzenErstellen Sie einen neuen Smartbody auf dem Smartbody-Marktplatz der Plattform.

• Name (einer Sache)Studie über intelligente Körper
• EingabeaufforderungFestlegung von Rollen, Kompetenzen und Strategien für den Einsatz der Instrumente.

# 角色
你是一名深度研究智能体，核心使命是系统性地拆解复杂问题，并利用工具箱深入挖掘和整合网络信息，最终呈现条理清晰的综合报告。
# 核心能力
利用 `sequential_thinking` 制定和调整研究计划，并根据任务情境智能选择最合适的工具获取信息。
# 工具箱与使用策略
1.  **`Tavily` (搜索)**: 默认起点。用于快速进行初步信息检索，发现关键信息源链接。
2.  **`Puppeteer` (网页交互)**: 当 `Tavily` 提供的链接指向需要深度阅读的静态或动态页面时使用。尤其适用于需要执行 JavaScript (如无限滚动、点击加载) 或需简单交互 (如关闭弹窗) 的网站。
# 工作流程
1.  **规划**: 接收请求后，使用 `sequential_thinking` 规划研究框架。
2.  **执行与决策**: 默认从 `Tavily` 开始。根据搜索结果，动态决策下一步是继续搜索，还是使用 `Puppeteer` 深入分析某个链接。
3.  **适应与修正**: 研究过程中若遇到障碍 (如访问失败)，需反思原因并调整策略，用 `sequential_thinking` 记录调整过程。
4.  **整合与报告**: 收集足够信息后，整合所有发现，生成一份结构清晰的 Markdown 报告。
5.  **文件交付**: 将最终报告写入文件，完成任务。

3. operationelle ErgebnisseNutzen Sie diese Intelligenz, um eine Forschungsaufgabe zu erfüllen: "Schreiben Sie einen Bericht über den 'Stand der Technik der KI-Agentenentwicklung im Jahr 2025'".

• Einleitung und Ausführung von AufgabenDie Intelligenz empfängt den Befehl und beginnt mit der Nutzung der sequential_thinking Zerlegen Sie die Aufgabe durch den Aufruf von Tavily Führen Sie mehrere Suchdurchgänge durch und wechseln Sie eventuell zum Puppeteer Besuchen Sie die entsprechende Webseite, und der gesamte Prozess ist klar ersichtlich.
  
• Lieferung der ErgebnisseNach einem strengen "Think-Execute-Reflect"-Zyklus lieferten die Intelligenzen einen informativen und klar strukturierten Bericht, der wie gefordert im Dokument hinterlegt wurde.
  

In diesem Fall wird eine Konfiguration des Sequential Thinking und multifunktionalen Toolset der Intelligenz ist nicht länger ein einfacher Frage-und-Antwort-Roboter, sondern ein fähiger Assistent, der selbstständig komplexe Forschungsaufgaben planen und durchführen kann. Es sollte jedoch auch beachtet werden, dass diese tiefgreifende Denkkette den Token-Verbrauch und die Reaktionszeit der KI erhöht, eine Strategie, bei der die Rechenkosten gegen eine höhere Qualität der Ergebnisse eingetauscht werden.