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「Agent 工具调用」找到 295 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答:…统时,比如既要查数据库又要调API,ReAct 的规划能力会受限于模型的上下文窗口,这时候怎么分治?我倾向于引入 [[Multi-Agent]] 架构,每个[[Agent]]负责一个子任务,通过消息传递协作。这个方案目前还在探索,但我觉得是未来处理复杂工作流的关键。 所以整体上,我不会把任何一种方法当成银弹。我更倾向先分析任务的特性:工具调用频率、步骤确定性、是否需要长期记忆,然后组合一个最轻量的方案。 定位问题本质:规划方法与工具调用范式的取舍 四种方法的核心差异与边界划分…
匹配正文:…hought → Action → Observation → ... → Finish) 实际应用中的典型场景(知识密集型推理、工具调用、多步决策) 核心思想 ReAct将**推理(Reasoning)和行动(Acting)**交织在一起,让模型在完成任务时既能"思考"又能"行动",形成类似人类的认知循环。 传统方法的局限: CoT(纯推理):只动脑不动手,无法获取外部信息 Act-only(纯行动):缺乏推理规划,容易走弯路或陷入死循环 工作流程 Thought → Ac…
匹配正文:…:Thought轨迹形成完整决策链,便于调试 容错性:Observation失败时,Thought可重新规划 效率性:避免不必要的工具调用(对比ReAct论文,HotpotQA上调用次数减少) 实际实现要点 Prompt设计:用few-shot示例定义Thought/Action/Observation格式 工具描述:清晰说明每个工具的输入输出 停止条件:定义Finish动作或最大迭代次数 错误处理:Observation异常时让模型自我修正 现代实现中,OpenAI/Cla…
学习内容与项目面试,在同一条路上。