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「Function Calling 实现」找到 103 条内容
按专题浏览 →匹配正文:答案要点 Agent与LLM的本质区别(自主决策 vs 单次响应) 三大核心组件的具体实现方式 ReAct/CoT等推理范式的作用 记忆的分层设计(短期/长期) 工具调用的标准化协议(OpenAI Function Calling) AI Agent 核心定义 AI Agent 是以大模型为"大脑"的自主决策系统,与传统LLM的关键区别在于:LLM是"问-答"的单轮响应,而Agent能自主感知环境、规划任务、调用工具并持续迭代,直到完成目标。 三大核心组件设计 1. 任务规划…
匹配正文:…传与对话上下文的维护 错误分级处理与优雅降级策略 完整工具调用链路设计 1. 工具注册与描述(前置层) 每个工具按 OpenAI Function Calling Schema 注册:name/description/parameters(required字段) 关键:description要清晰说明工具能力边界,避免模型误选 2. 意图识别与工具选择 Prompt设计要点: - 系统Prompt明确角色定位:"你是工具调度助手,从以下工具中选择..." - 提供工具列表 +…
匹配正文:…谜题、因果推断等需要严格步骤验证的任务 模型容易跳步或中间结果出错,导致最终答案偏差 2. 工具调用与Agent决策 ReAct/Function Calling场景:思考→行动→观察的循环必须按序执行 防止模型"幻觉"调用不存在的工具或跳过观察直接结论 3. 需要可解释输出的业务场景 医疗诊断、金融风控等高风险决策,要求输出可追溯的推理链条 实现方式举例 方式一:结构化CoT Prompt prompt = """请按以下步骤回答: [分析] 提取题目关键条件 [建模] 建…
学习内容与项目面试,在同一条路上。