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「单Agent多Agent选型」找到 117 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…bedding模型要选对，元信息要设计好，检索流程要压测过。如果忽略这些，常见失败场景就是召回结果跟问题不相关，或者延迟超标，导致Agent反应慢半拍。 本质是让智能体有长期语义记忆，不是精确查询 Embedding选型要平衡领域、长度、成本 向量化设计注重元信息和多粒度 检索用粗排加精排，落地要加时间衰减和混合策略 可延伸点：重排阶段的延迟和精度取舍 约4分钟 重排序阶段Cross-Encoder精度高但延迟高，需要根据业务场景在精度和延迟间取舍。 面试官可能会追问：那你怎…
匹配追问：…景切入 假设你做一个电商客服agent，用户今天问订单状态，明天又来问退款进度，你怎么让agent记得前天聊过什么？而且对话越来越多，总不能全存吧，你打算怎么设计记忆系统？ 层层追问 agent怎么记住用户之前说过的话？……如果对话很长，上下文窗口装不下怎么办？……那长期记忆和短期记忆怎么区分，数据怎么流动，你画一下整体架构？ 直球架构 设计一个高效可扩展的agent记忆架构，要求区分短期、长期记忆，并考虑检索机制和扩展性。你从关键模块、数据流、存储选型几个方面说说怎么实现。
…要查订单、查支付、查退款状态。现在我想让大模型自己规划这些步骤、调API，你之前做过类似的项目吗？能具体讲讲吗？ 层层追问 你做过AI Agent相关的项目吧？……先说说背景，是解决什么业务问题的？……那技术方案上，你怎么让Agent规划步骤、调用工具的？……你自己负责了哪部分，有没有遇到什么难点？……最后效果怎么样，有数据吗？ 直球架构 直接来，介绍一个你主导的AI Agent项目。说清楚项目背景、技术方案选型、你的具体贡献和量化成果，特别是怎么解决工具调用和幻觉问题的。
学习内容与项目面试，在同一条路上。