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「多Agent架构」找到 372 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 能清晰描述多Agent系统的核心组件（Agent本体、通信机制、协调层、环境接口） 能阐述至少2-3个通用设计原则（单一职责、分层协作、状态共享） 能结合具体框架（如AutoGen、CrewAI、LangGraph）说明实践差异 能讨论中心化vs去中心化架构的权衡 能提及容错与动态扩展等工程考量 多Agent系统的基本结构 核心组件四层结构： Agent本体层：每个Agent包含LLM推理引擎、工具集（Tools）、记忆模块（短期/长期）、角色定义（Persona）…
匹配正文：…及容错与一致性保障 核心方法论 1. 角色定义与职责边界 基于Single Responsibility Principle：每个Agent有明确的功能域（规划、执行、验证、反思） 避免能力重叠，通过角色描述（System Prompt）固化行为模式 2. 主流协作架构 模式 特点 适用场景 协作式 平等协商，共享目标 复杂决策、头脑风暴 层次式 中央调度+执行Agent 任务流明确、需严格管控 竞争式 多方案PK，择优采纳 创意生成、策略优化 市场式 基于"拍卖"机制动态分…
匹配正文：… 能对比单Agent与Multi-Agent的适用场景 提到记忆模块(Memory)和反思(Reflection)等关键组件 当前Agent系统主流架构可分为三类： 1. ReAct架构（推理+行动交替） 核心流程：Thought → Action → Observation → ... → Answer 每步先推理当前状态，再决定调用工具或输出 优点：容错性强，可根据观察动态调整 缺点：步骤多、延迟高，复杂任务效率低 代表：LangChain ReAct Agent 2. …
学习内容与项目面试，在同一条路上。