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「智能Agent 阶段」找到 70 条内容
按专题浏览 →匹配正文：核心思路：分层检测 + 多级协调 多Agent冲突的本质是局部观测不一致 + 决策时序错位，设计需从"发现-定责-恢复"三阶段切入。 一、冲突检测机制 层级 手段 适用场景 通信层 心跳+状态广播（gRPC/ MQTT），超时即触发怀疑 网络分区检测 语义层 意图编码比对（如将Agent计划转为PDDL/JSON，哈希校验） 策略预冲突识别 执行层 动作预提交（2PC简化版），执行前锁定资源 资源竞争场景 关键设计：引入轻量级影子模拟——Agent提交动作前，先在共享状态机预…
匹配口述回答：这道题其实是在问，大模型怎么从对话机器人变成一个能自主干活的[[智能体]]。我的理解是，Agent的核心本质是让LLM做调度中心，通过一个感知-规划-执行-反馈的闭环来解决问题。下面我按模块展开说一下。 先说规划模块。它的任务是把一个复杂目标拆成可执行的步骤。现在主流做法有两种：一种是[[Chain-of-Thought]]，就是让模型一步一步想清楚再回答，适合像数学题这种确定性强的任务；另一种是[[ReAct]]，推理和行动交错进行，想一步做一步，更像人处理动态问题的过程。…
在智能Agent调用外部工具（如API）时，可能遇到超时、错误响应、空结果等异常情况。请设计一套完整的容错机制，说明重试策略（如指数退避、最大重试次数）、功能降级方案（如默认返回、局部功能替代），并分析在何种情况下应引入用户澄清流程以提升系统鲁棒性和用户体验。
学习内容与项目面试，在同一条路上。