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「多Agent架构」找到 372 条内容
按专题浏览 →匹配正文：很多团队第一次做 Deep Research，会把它理解成“检索次数更多的 RAG”。 于是系统不管收到什么问题，都先拆计划、反复搜索、打开网页、整理报告。用户只是问一句“这个产品支持哪些文件格式”，也要等 Agent 跑完一整轮研究。 流程看起来很智能，实际却把一个本来一次检索就能回答的问题，做得更慢、更贵、更不稳定。 反过来，如果用户问的是“请比较三种技术方案在小团队、低运维和数据合规约束下的适用性，并给出能够核查的依据”，只查一次再生成也不够。一次检索可能只拿到某个厂商…
匹配正文：…ep Research 超出普通搜索的地方，在于它会先把开放任务整理成一组可以执行、检查和收口的子任务。初始计划又不可能永远正确；Agent 看到新证据后，还要判断应该沿用原计划、补一个分支，还是推翻前提重新规划。 所以面试官真正想问的是： 一个开放研究问题怎样拆成可查证的子问题？每个子问题如何定义完成标准？中间出现信息缺口或矛盾时，系统怎样重规划而不陷入漫无目的搜索？ 第一步先补全任务契约 很多“问题拆解”失败，是因为模型在用户意图还不清楚时就开始列目录。 用户说“比较三种…
学习内容与项目面试，在同一条路上。
匹配正文：ReAct 是很多人实现 Agent 的第一步。 模型先根据当前问题决定一个动作，程序执行工具，把结果交回模型，模型再决定下一步。这个循环直观、灵活，几十行代码就能跑起来。 做一个两三步的小任务时，它往往很好用：搜索候选，打开正文，给出答案。 问题出现在长程研究。 一个 Deep Research 任务可能要比较多个对象、访问很多来源、处理冲突并生成报告。如果每轮都把之前的问题、动作和网页内容完整追加到上下文，模型看到的历史会越来越长。早期的一段噪声会被反复携带，后面的每一步…