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「Agent RAG 瓶颈」找到 46 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…我觉得有几个方向特别值得关注。架构上从单Agent走向[[Multi-Agent]]协作，比如MetaGPT、AutoGen，不同Agent扮演不同角色，像团队一样分工，处理复杂任务更稳。规划上从ReAct往更高效的[[Tree-of-Thoughts]]、蒙特卡洛规划走，减少无效探索。记忆上引入长期机制，[[向量库]]加[[知识图谱]]，让Agent能记住历史经验。还有一个融合趋势，就是[[Agentic RAG]]，把检索当成Agent的一个工具，需要时主动查资料，而不是…
匹配口述回答：…AI的GPTs和Assistant API，原生支持[[Function Calling]]，结构化输出强约束成JSON，内置[[RAG]]，适合快速搭一个工具调用型的Agent。Claude Computer Use是[[多模态]]加GUI操作，能理解截图然后控制鼠标键盘，靠200K长上下文支撑复杂任务，这个方向对端到端感知要求很高。智谱的AutoGLM是手机端Agent，通过UI元素理解实现说一句话订外卖，它是端到端训练出来的，不是规则拼接。快手的快意Agent把视频理解…
匹配口述回答：…稳定跑业务的东西，核心是工程落地的取舍。我主要从架构、推理和工具三个层面讲，最后提一下系统级的东西。 先说架构。我会坚持模块化，把Agent拆成规划、执行、记忆、工具四层。规划层负责任务分解，执行层调度子任务，记忆层管上下文，工具层封装外部能力。这样每层能独立优化，比如记忆层出问题不会拖垮整个流程。记忆这块我特别看重分层设计：短期记忆就是对话窗口管理，用[[滑动窗口]]或摘要压缩；长期记忆走[[向量数据库]]存历史经验，配合[[RAG]]检索；工作记忆是当前任务的临时状态，像…
学习内容与项目面试，在同一条路上。