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「RAG 意图识别」找到 40 条内容
按专题浏览 →匹配正文：核心架构 Agent 不是“模型加几个工具”，而是一个带状态、约束和反馈的执行系统。生产架构通常包含： 入口与策略层：认证、限流、意图识别、风险分级和预算。 规划与状态层：维护目标、步骤、依赖、当前状态和终止条件；确定性流程优先用状态机。 工具层：工具 schema、参数校验、权限、超时、幂等、重试、熔断和结果校验。 记忆与知识层：短期状态、长期记忆与 RAG 分开治理，并执行租户隔离和删除策略。 安全与人工层：敏感动作审批、最小权限、提示注入防护和审计。 观测层：记录 tr…
匹配正文：…h、LlamaIndex Workflows）管理状态机 长任务拆分子Agent，分布式执行减少单点阻塞 推理机制优化 模型层面 意图识别用小模型（Distill/SLM），复杂推理才调大模型 投机解码（Speculative Decoding）、KV Cache复用加速生成 常见查询走RAG缓存，避免重复推理 上下文压缩 动态裁剪历史，只保留关键决策节点 摘要机制：每N轮对话生成状态摘要，替换原始对话 外部工具集成 稳定性保障 工具调用加超时熔断（Circuit Break…
…一步规划出错 三、与 RAG 的协同设计 维度 RAG Agent 定位 知识检索增强 任务执行与决策 融合方式 Agent 将 RAG 作为工具之一，或 RAG 结果注入 Agent 上下文 典型架构：用户 query → Agent 规划 → 判断需检索 → 调用 RAG 工具 → 基于检索结果继续规划 → 执行最终动作 四、工程落地要点 容错设计：工具调用失败重试、降级到预设流程 人机协同：关键节点设置确认机制（HITL） 成本管控：小模型做意图识别/简单规划，大模型仅…
学习内容与项目面试，在同一条路上。