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按专题浏览 →匹配正文:…123", "content": "{\"temperature\": 25, \"condition\": \"晴\"}"} 在Agent系统中的核心作用 能力维度 具体作用 感知扩展 突破预训练知识边界,实时获取天气、股价、数据库等外部信息 行动执行 调用API完成订票、发邮件、操作数据库等实际动作 复杂规划 多工具链式调用(如:查天气→推荐穿搭→生成图片) 确定性输出 通过JSON Schema约束,解决纯文本输出的解析不可靠问题 典型应用场景 智能客服Agent示例:…
匹配正文:主流Agent框架对比 1. LangChain —— 通用编排框架 核心定位:LLM应用的全流程编排与工具集成 核心能力:Chain/Agent抽象、工具调用(Tool Calling)、记忆管理、多模型路由 技术特点:LCEL(LangChain Expression Language)支持流式、异步、并行执行 Agent场景:ReAct、Plan-and-Execute、Self-Ask等推理模式的标准化实现 RAG角色:提供RetrievalQA、Conversati…
匹配标题与标签:全局规划+局部避障怎么融合? 先验地图与实时传感器互补,提升机器人系统鲁棒性 Agent vivo Agent 全局路径规划 局部避障 机器人感知规划闭环 vivo
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