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「多模态 Agent」找到 44 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…态管理与上下文压缩策略 安全边界与异常回退机制 一、系统架构层面：四层分离设计 感知层（Perception） 统一输入网关：处理多模态输入、用户意图识别、安全过滤 关键决策：是否走Agent链路 vs 直接回复（简单问答短路） 决策层（Planning） 核心模块：任务分解、工具选择、执行计划生成 支持多范式：ReAct、Plan-and-Solve、Reflexion自我修正 执行层（Action） 工具注册中心：标准化Tool Schema（OpenAI Functio…
匹配正文：… 规划能力支持多步推理和错误恢复 记忆机制区分短期上下文与长期知识 一、整体架构设计原则 四层架构模型 感知层：统一输入接口，支持多模态/多来源数据接入 规划层：核心决策模块，负责任务分解、策略选择、异常处理 执行层：工具调用抽象，与具体实现解耦，支持同步/异步执行 记忆层：短期工作记忆（对话上下文）+ 长期 episodic/semantic 记忆 关键设计点 规划层与执行层分离，避免LLM直接操作外部系统 工具注册采用Schema定义（OpenAPI/JSON Schem…
匹配正文：答案要点 能系统性地拆解Agent核心模块（感知、规划、记忆、工具、执行） 能解释各模块在复杂任务中的协同关系 能结合具体场景说明设计权衡（如记忆的长短、规划的深度） 体现对ReAct、CoT等范式的理解 智能Agent的底层能力可拆解为五个核心模块，形成感知→规划→执行→记忆→反思的闭环： 1. 感知（Perception） 作用：接收多模态输入（文本、图像、API返回、环境状态），转化为结构化信息 重要性：决策质量的"天花板"，感知偏差会导致后续全链错误。复杂任务中需支持…
学习内容与项目面试，在同一条路上。