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「意图识别」找到 66 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…-planning机制（如LLMCompiler、DSPy） 3. Multi-Agent架构 核心组件： Router/调度器：意图识别+Agent分发 专用Agent：各垂直领域（如查询、下单、售后） 通信机制：消息队列/共享内存 优点：模块化、可扩展、并行处理 缺点：协调复杂，可能出现循环调用 关键组件对比 组件 作用 典型方案 Memory 上下文持久化 短期(对话历史)、长期(向量库) Tool Calling 外部能力扩展 OpenAI Function Call…
匹配正文：…数"，突破纯文本生成的能力边界。 工作原理（四步走） 工具注册：预定义工具Schema（名称、描述、参数JSON Schema） 意图识别：模型根据用户query判断是否需要调用工具 参数生成：按Schema输出结构化参数（通常是JSON） 执行与回填：外部执行工具，结果返回给模型生成最终回复 实现方式对比 方案 特点 适用场景 Prompt-based 工具描述写入system prompt，靠模型遵循指令输出固定格式 快速验证、轻量场景 Native Fine-tuned…
匹配正文：…短期状态：Redis共享上下文窗口 关键决策：结构化消息传递，确保可追溯 实际场景：智能客服工单处理 阶段 执行Agent 动作 意图识别 Classifier Agent 判断是退款/投诉/技术问题 信息收集 Interviewer Agent 追问订单号、问题细节 方案生成 Solver Agent 匹配知识库生成解决方案 合规审核 Policy Agent 检查是否符合退款政策 执行确认 Executor Agent 调用ERP系统完成操作 核心优势 专业化：每个Age…
学习内容与项目面试，在同一条路上。