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「Multi-Agent 架构」找到 38 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…/Tree of Thoughts） 行动：工具调用、代码执行、外部API交互 记忆：短期上下文 + 长期知识库（向量检索） 主流架构模式 模式 特点 代表 ReAct 推理与行动交替，实时修正 大多数开源Agent Plan-and-Execute 先全局规划再执行 复杂多步骤任务 Multi-Agent 多角色协作分工 AutoGPT、MetaGPT 优势与局限性 当前优势 能力边界扩展：通过工具调用突破LLM知识截止和计算限制 任务泛化：同一框架适配不同场景（查询→分析…
匹配正文：…势在于拥有丰富的产品矩阵（飞书、抖音、剪映），Agent可以打通内部数据孤岛，形成差异化竞争力。 学习建议 建议掌握Agent基本架构与工作原理，关注LLM+RAG+Agent的协同模式，多阅读行业案例和技术白皮书，培养系统性思维。
匹配正文：Agent核心架构：LLM驱动的自主闭环系统 Agent以大模型为中央控制器，通过四大模块形成"感知-规划-执行-反馈"的循环。 1. 规划模块（Planning） 职责：任务分解与策略制定 思维链（CoT）：单路径推理，适合确定性任务 ReAct：推理+行动交错，"想一步做一步"，更适合动态环境 多步规划：复杂任务拆解为子目标，支持回溯调整 例：用户问"明天北京适合户外吗"，规划为：查天气→分析温度/降雨→给出建议 2. 记忆机制（Memory） 职责：状态持久化与上下文管…
学习内容与项目面试，在同一条路上。