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「Agent 人工确认」找到 60 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…多数投票、置信度加权、或LLM-based综合判断 迭代精炼 多轮讨论直到共识或达到轮次上限 提升正确率的具体手段 异构设计：不同Agent用不同模型/提示策略，降低系统性错误 回溯机制：某Agent失败时触发其他Agent接管或重新分解 人类介入节点：关键决策点保留人工确认接口 实际案例：代码生成场景可拆为"架构设计Agent→代码编写Agent→测试Agent→安全审计Agent"流水线，错误率显著低于单Agent端到端生成。
匹配正文：…故障不影响全局，支持优雅降级 负载高时可水平扩展特定Agent实例 关键设计考量 维度 设计要点 任务拆解策略 按能力边界拆（规划Agent/执行Agent/验证Agent）；或按数据分区拆（分片处理再聚合） 通信机制 短期协作用消息队列；需状态共享用集中式记忆池；复杂流程用工作流引擎编排 调度协调 中央调度器（Master-Worker）适合强依赖任务；去中心化P2P适合松散协作 一致性保障 定义统一输出Schema；关键决策点设置人工确认或投票机制 成本控制 简单子任务用…
匹配正文：…；若做过训练，说明数据、目标、基线、配置和验证；若未训练，明确说明。 运行链路：规划、工具选择、参数校验、执行、观察、重试、降级与人工确认如何衔接。 取舍证据：以【任务成功率、工具选择质量、P95/P99、成本、故障率】比较真实候选方案。 事实填空 任务是【】；我实际使用【框架与版本】，负责【】。框架提供【】，自研层负责【】。模型为【】，是否训练【是/否】；若是，训练数据来自【合法来源】，基线【】，真实结果【】。线上约束【】，失败时【】。 证据自检 检查仓库依赖、配置、训练日…
学习内容与项目面试，在同一条路上。