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「检索增强」找到 554 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…pts→Chains→Agents），链式组合 特点：高度灵活，生态丰富（100+集成），但抽象层过厚 适用：快速原型、可控流程的RAG/工具调用场景 局限：调试困难，性能瓶颈（Python同步），复杂逻辑易成"胶水代码" AutoGPT 架构：目标→分解→执行→记忆→评估的自主循环 特点：端到端自主，无需人工编排步骤 适用：开放式任务探索、自动化研究 局限：幻觉累积严重，易陷入循环；成本高（大量API调用）；实际落地困难 MetaGPT 架构：角色化Agent（产品经理→架…
匹配正文：…僵化，环境变化时难以调整；初始计划错误代价高 3. 记忆增强型 短期记忆：对话历史、滑动窗口上下文 长期记忆：向量数据库存储经验，检索增强决策 适用：个性化助手、持续学习场景 关键：记忆召回的准确性直接影响Agent表现 4. Multi-Agent协作 设计：多个专精Agent分工（规划者、执行者、验证者） 适用：复杂系统任务（代码生成+测试+修复） 选型建议 场景 推荐方案 工具链明确、步骤不确定 ReAct 步骤固定、追求效率 Plan-and-Execute 需历史经…
匹配正文：… stakes 决策（医疗/金融） ⭐⭐☆☆☆ 容错极低，需人机协同兜底 核心局限性 模型层面 幻觉传导：规划错误会级联放大，传统RAG难以解决推理链幻觉 上下文瓶颈：复杂任务超出窗口，关键信息丢失 系统层面 延迟与成本：多轮工具调用导致TTFT和总耗时不可控 安全边界：工具权限管控、沙箱隔离、提示词注入攻击 体验层面 不可解释性：用户难以理解Agent"为什么这么做" 过度依赖：简单任务也走复杂规划，性价比低 未来趋势与挑战 方向判断 Multi-Agent协作：从单Age…
学习内容与项目面试，在同一条路上。