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「Agent 错误处理」找到 38 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…en或JSON模式约束输出 了解schema定义和参数校验机制 能说明与普通生成任务的关键区别（结构化输出约束） 了解实际部署中的错误处理策略 Function Calling的核心是让模型学会"按格式说话"，把自然语言翻译成可执行的结构化指令。技术原理分三层： 1. 训练阶段：注入工具使用能力 构造大量<用户指令, 工具描述, 正确调用>的三元组数据 工具用JSON Schema描述（函数名、参数类型、必填字段） 模型学习输出固定格式的函数调用表示，通常是： {"name"…
匹配正文：…工具、整合答案、或向用户澄清 工程要点 环节 常见做法 格式对齐 用<function>标签或JSON对象区分普通回复与工具调用 错误处理 参数校验失败时，将错误信息回传让模型自纠正 并行调用 支持单次返回多个独立工具调用（如同时查天气和日历） 安全管控 敏感操作加确认层，工具权限分级
匹配追问：…，然后又问“那这个订单现在到哪了”，你手头有查订单、查物流、查用户信息这些工具，你会怎么设计这些工具？需要考虑哪些点？ 层层追问 Agent要调用外部工具时，你觉得设计一个工具集要考虑什么？……那怎么保证LLM能准确选对工具？……如果工具调用失败或者返回格式不对，系统该怎么处理？ 直球架构 设计一个Agent系统的工具集，关键因素有哪些？比如工具粒度、描述、错误处理这些。另外，工具调用的机制怎么实现，包括意图识别、参数填充、结果回传这些环节，说说你的思路。
学习内容与项目面试，在同一条路上。