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「AI Agent 设计」找到 400 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 代码表征方案（AST/Graph/Embedding的多层次表示） 检索架构设计（文件级→函数级→行级的分层索引） 上下文压缩与智能截断策略 代码执行沙箱与工具链集成 增量更新与实时同步机制 核心挑战 代码库级Agent区别于通用RAG的关键：结构化语义强、依赖关系复杂、需要精确到符号级别。 技术方案分层 1. 多粒度代码表征 层级 表示方式 用途 文件级 代码摘要Embedding 粗筛相关模块 函数/类级 AST + 签名Embedding 定位具体实现 行/块…
匹配正文：答案要点 区分对话场景与Agent场景的不同RL需求 过程监督与结果监督的设计权衡 工具调用准确性的奖励建模 多轮状态空间的高效表示 训练稳定性与样本效率的平衡 核心差异：对话 vs Agent 的RL目标 多轮对话：优化连贯性、信息准确、用户满意度 Agent场景：优化任务完成率、工具调用正确性、执行效率 具体实施方法 1. 奖励模型设计（最关键） 场景 奖励构成 对话 流畅度 + 事实性 + 用户反馈 Agent 结果正确性(50%) + 过程合规(30%) + 效率(2…
匹配正文：…与工具感知 训练目标需强化规划推理和工具使用能力 输出格式需标准化以对接外部系统 需考虑多轮状态管理和错误恢复机制 平衡通用能力与Agent专用能力的训练 一、架构设计优化 原生支持结构化输出 在输出层增加专门的JSON/XML head，或采用类似Outlines、JSON Schema约束的解码策略 引入"思考-行动-观察"的三段式输出结构（ReAct风格），用特殊token分隔推理与执行 工具感知嵌入 将工具描述（name/description/parameters）…
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