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「AI Agent 工具」找到 388 条内容
按专题浏览 →匹配正文：LangGraph的核心优势 LangGraph的本质是将Agent执行建模为有向状态图，节点是计算单元（LLM调用/工具执行），边控制流转逻辑。相比只实现顺序调用的编排示例，关键差异在于下表。ReAct是交替推理与行动的迭代方法，不是线性框架；可在LangGraph或其它执行循环中实现： 特性 简单顺序编排示例 LangGraph 执行流 线性或简单分支 任意有向图，支持循环 状态管理 需自行选型/实现 显式state；配置checkpointer与存储后可持久化恢复 人机…
匹配口述回答：…d 采样，把非法 token 的概率直接置零；二是用特殊 token 引导，比如 <function_call> 来区分普通对话和工具调用。实际落地时，一般走两阶段流程：先判断是否需要调用工具，这可以看成一个分类任务；再抽取具体参数，这更像生成任务。 这里有个边界划分的问题。很多人会把 [[Function Calling]] 和 [[RAG]] 或者 [[Agent]] 搞混。RAG 解决的是知识缺失，比如客服查政策文档；Agent 解决的是多步推理和工具编排，比如出差订酒…
匹配正文：答案要点 明确定义AI Agent与传统LLM的核心区别（自主规划、工具调用、环境交互） 准确描述至少2-3种经典行为模式（ReAct、Plan-and-Solve、Toolformer等） 能对比不同模式的适用场景和优缺点 体现对Agent系统关键组件的理解（规划、记忆、工具、行动） AI Agent的核心定义 AI Agent是以大模型为"大脑"的自主系统，与传统LLM的本质区别在于：它能主动规划任务、调用工具、与环境持续交互，而非仅做单次文本生成。 关键组件：规划（Pl…
学习内容与项目面试，在同一条路上。