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「对话 Agent 评估」找到 80 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…关的几条历史(哪怕在很久之前)。效果好,但要为历史建向量索引,还可能捞到"主题相似但语境不同"的旧内容。 主题 + 重要度:标注出对话里的关键事实/决策点,在当前问题属于同一主题时才取用。最准,但要预处理标注。 业内行话:三种策略可以组合,但不是默认答案。只有当同一评估集显示它们分别补足了时效、旧话题召回和关键事实保留,并且新增延迟与维护成本可接受时,才值得组合;简单场景用最近 N 轮也可能已经足够。 2.2 上下文裁剪:截断 vs 摘要替换 当候选上下文超过模型可用预算时,…
匹配正文：一个能写进简历的 Agent 项目,不是"能调工具的 demo",而是把 Agent Harness(agent loop、工具 schema、记忆、权限确认、失败恢复、trace、评估、成本)一层层做扎实,并留下和 RAG 项目一样完整的证据链。正确的做法是从 30 行的最小 Agent 起步,先把"决策—调用—观察—再决策"的循环跑通,再逐步长成 Deep Research 这类多步任务系统,每加一层都留下能被面试官追问的痕迹。 作者:吴师兄 | 适合:想主打 Agent…
匹配正文：…这些信息让一条轨迹不只是训练文本，也是可以复盘的数据资产。格式标准化时，可以把不同 Teacher 的原始记录转换为目标模型所需的对话与工具调用格式，但原始血缘不能丢。 三阶段漏斗怎样筛轨迹？ 相关数据构造材料强调，轨迹采样后需要严格过滤，可以按三阶段漏斗理解。 第一层解决“能不能解析”，第二层解决“过程是否真的在完成任务”，第三层解决“结论是否正确且有证据”。 顺序很重要。格式都不合法的样本没必要先做昂贵事实审核；格式合法也绝不代表过程和答案合格。 Teacher 轨迹三阶…
学习内容与项目面试，在同一条路上。