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「多Agent协同」找到 75 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：这道题问的是[[Agent]]组件之间的连接和通信，其实本质是在问：你怎么把规划、记忆、工具调用这些模块高效地串起来，让它们协同工作而不是互相打架。 先说架构模式。最基础的就是[[ReAct]]，推理和行动交替进行，每一步先想再干再看结果。这个模式优点是很直观，适合工具少、步骤短的场景，比如一个简单的问答机器人，查个天气、设个提醒，一步就完事。但它的缺点也很明显，就是没有全局视角，任务一长就容易在局部打转，比如让Agent安排一个三天的旅行行程，它可能订完酒店就忘了航班时间。…
匹配口述回答：…rompt，比如客服场景只加载相关工具描述，避免无关信息干扰模型判断。 落地时我会特别关注几个风险。一是上下文窗口长度，历史对话太多会超出模型限制，所以我用摘要压缩，必要时用 [[Sliding Window]] 只保留最近几轮。二是工具调用安全，敏感操作比如退款、修改订单，我会加人工确认沙箱，权限管控严格。三是Prompt版本管理，关键业务Prompt入版本库，上线前A/B测试，灰度切换。 说到这，有个延伸点值得讨论：Agent的长期记忆和短期记忆怎么协同，比如当长期记忆检…
这道题其实是在问，怎么把一个只会单轮对话的模型，变成一个能自主决策、调工具、从错误中学习的[[智能体]]。我理解的核心不是堆技术点，而是怎么把架构、工具、推理和学习这几块串成一个闭环，让Agent真正能用起来。 先从架构说起。我倾向分层设计，把感知、记忆、规划、执行拆开。感知层处理[[多模态]]输入，这个相对标准。关键是记忆层和规划层。记忆不能只靠上下文窗口，得区分短期工作记忆和长期记忆，长期记忆可以用[[向量库]]存episodic信息，[[知识图谱]]存semantic关…
学习内容与项目面试，在同一条路上。