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「AI Agent 架构」找到 380 条内容
按专题浏览 →匹配正文：核心架构：感知与推理解耦 让多模态模型负责读取像素、OCR、目标和空间关系，让强文本模型基于可追溯的视觉观察做推理。纯文本模型不能直接消费任意“视觉 token”；只有两侧共享兼容表示或经过投影层、适配器与联合训练时才能传递连续视觉特征，否则应交换结构化文本、坐标、裁剪图引用或工具结果。 1. 数据流与角色 请求先经过任务分类和安全检查，确定是否需要 OCR、检测、图表解析或通用 VQA。 VLM 输出结构化 observation，例如对象、属性、关系、区域坐标、OCR 原…
匹配正文：答案要点 解码层面的可控生成机制（如约束解码、logits处理器） 反馈循环与自我校验架构（验证器+重试机制） 形式化验证与符号接地方法 多智能体交叉验证与红队测试 任务目标的形式化表征与对齐度量 核心思路：三层防御体系 动态Prompt驱动的策略生成面临"提示漂移→行为失控"的风险，需从生成前约束、生成中控制、生成后校验三层构建防护。 一、解码控制层（生成中） 技术 作用 约束解码 用CFG/正则约束输出结构（如JSON Schema），拒绝非法格式 Logits处理器 动…
匹配正文：…务可能增加token消耗而无收益 事实性问答不需要CoT，直接回答更高效 模型能力不足时（如小模型），CoT可能产生幻觉推理链 在Agent中的应用：CoT是ReAct、Plan-and-Solve等Agent架构的基础组件，支撑任务分解与规划能力。
学习内容与项目面试，在同一条路上。