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「强化学习 Agent」找到 45 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…个Agent卡死，调度Agent直接降级到单Agent模式兜底，或者预留人工介入节点。一致性更难，关键决策比如退款金额，我会让验证Agent复核，或者多Agent投票。但投票也有代价，延迟会变高，所以 只在高风险节点用，其他节点信任单个Agent的结果。 其实还有一个方向我没展开，就是当Agent数量超过几十个时，整个系统的收敛性会变差，这时候光靠规则调度就不够了，可能需要引入[[Tree-of-Thoughts]]做搜索剪枝，或者用强化学习动态编排。这个我还在摸索，但我觉得…
匹配口述回答：…所有代码喂进去，而是根据当前修改目标实时拉取相关片段。 这里有个细节值得聊一下：错误修正次数上限设多少合适？设少了容易误杀，设多了Agent可能在一个死循环里浪费token。我一般会根据任务复杂度动态调整，简单任务两次，复杂任务三次，同时监控每次修正的代码变更量，如果越改越大就提前终止。这块其实可以跟强化学习里的early stopping结合起来做。 所以整体上，我会把Agent调优看成诊断加归因加干预的闭环，先跑一批bad case看主要短板在哪，再针对性地补。模型不行就…
在强化学习或 Agent 系统中，如何设计一个有效的奖励函数（Reward Function）？请说明设计的主要依据、常见原则（如稀疏或稠密信号、目标一致性、可测量与可审计性）、设计目标以及潜在陷阱。
学习内容与项目面试，在同一条路上。