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「工具调用」找到 316 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…是框架名词表。 这道题本质在问技术选型与落地的权衡 先说框架选型：LangChain+自研层，为什么这么搭 模型训练：LoRA微调工具调用，轻量分类器做意图路由 关键方案：改进的ReAct循环、记忆设计、工具注册规范 落地踩坑与风险：幻觉确认层、延迟优化、边界条件 收尾判断：把Agent看成持续迭代的系统，不是一次性搭建 约4分钟 工具调用失败后的恢复策略：重试、降级、异步告警，这是线上稳定性的关键。 面试官可能会追问：降级的具体策略怎么设计？重试次数怎么定？降级到缓存数据怎…
匹配追问：…吗？ 直球架构 直接来，介绍一个你主导的AI Agent项目。说清楚项目背景、技术方案选型、你的具体贡献和量化成果，特别是怎么解决工具调用和幻觉问题的。
匹配口述回答：…LangGraph的优势其实在于它的图结构打破了DAG限制，允许循环，这点在实现自我反思或者纠错逻辑时特别有用。比如Agent执行工具调用后，如果结果不对，可以自动回到推理节点重试，而不是简单报错。 总的来说，我更倾向把StateGraph当作默认选项，因为它平衡了可控性和灵活性，适合生产级落地。而MessageGraph和Pregel更像是针对特定场景的补充工具，知道它们存在就够了。 一句话定位：LangGraph本质是状态图，三种方式对应不同抽象层次 StateGraph…
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