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「Agent / Multi-Agent 系统」找到 37 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…态管理，每轮执行完要保存中间结果，方便回滚和调试。 另外，现在有个趋势是把规划能力从模型本身剥离出来，比如用专门的规划器或者 [[Multi-Agent]] 协作，这样能降低单点失效风险，但也带来了协调复杂度。 所以说到底，我会把 Agent 看成一种架构模式，而不是某个模型的能力。我更倾向在真实系统中，先给模型配上少量高可靠的工具，跑通闭环，再逐步扩展。如果工具不稳定或者业务逻辑太模糊，宁可先退回到人工加半自动，别让 Agent 全权处理。 一句话定位：Agent 本质是让…
匹配正文：答案要点 Agent与LLM的本质区别（自主决策vs被动响应） 核心组件：规划、记忆、工具、行动 主流架构模式：ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent 当前瓶颈：可靠性、长程规划、成本效率 未来趋势：从单Agent到多Agent协作、从工具调用到环境交互 我对AI Agent的理解 Agent vs LLM的本质区别 LLM是"大脑"：被动响应输入，单次推理 Agent是"完整智能体"：具备感知→规划→行动→记忆的闭环，能自主调用工具、分解任务、…
…出来的路径就不准。所以上线我会特别关注感知数据的时效性和记忆的一致性，否则整个闭环都会崩。 说到这，其实还有一个更前沿的方向，[[Multi-Agent]]协作。不同Agent承担不同能力模块，比如一个专门感知，一个专门规划，但协调机制就变成了新挑战。这个点可能值得深入聊。 所以我会把Agent的基础能力看成一套工程化的能力映射，而不是简单的LLM包装。核心是闭环和依赖管理，评估必须量化，落地要警惕数据质量。 一句话定位：本质是LLM到自主系统的能力映射 核心要素：感知、记忆…
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