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「LLM Agent 工具调用」找到 222 条内容
按专题浏览 →匹配正文：面试官问：“Planner 已经把任务拆成步骤了，为什么还要做计划校验？” 一个很危险的回答是：“因为大模型偶尔会幻觉，所以再让模型检查一遍。” 问题不只在于模型可能写错，而在于“计划”连接了自然语言目标和真实工具。一份看起来顺畅的计划，可能引用不存在的工具、漏掉必要前置步骤、使用无来源参数、超过预算，甚至包含当前用户无权执行的动作。它如果直接进入 Executor，模型的一次语言错误就会变成系统行为。 因此，LLM Planner 输出的是候选计划，不是执行授权。工程系统要…
匹配正文：一句话:把「LLM + 一个工具循环」拼起来,就是 Agent 的本质。面试里「Agent 比直接调 LLM 多了什么」「ReAct 怎么跑」「Function Calling 怎么落地」,本质都在问这 30 行。 先建立心智:Agent = LLM + 工具循环 直接调一次 LLM,是「问一句、答一句」,模型只能用它脑子里的东西回答。 Agent 多了一个循环:模型可以说「我先去查一下」,你把它要查的工具真的执行,把结果喂回去,它再接着想——直到它觉得够了,给出最终答案。 …
…，也可能没有 URL 便直接调用 Visit；本来查官方文档的问题，它反复使用 Scholar；一个简单换算，它不用计算工具而是凭语言模型心算；工具失败后，又不停重试同一路径。 这些错误不会总表现为接口报错。很多调用在程序上成功，研究结果却没有新增可靠证据。 所以面试官问“Agent 怎样选择工具”时，真正想听的是： 工具能力怎样描述，前置条件和输出证据等级怎样建模，路由由模型还是规则决定，如何处理失败、重复和权限，以及怎样评测工具选得对不对？ 四个工具解决的是四种不同问题 …
学习内容与项目面试，在同一条路上。