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「多Agent系统」找到 417 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…有有效期的用户偏好或业务事实，并保留纠错入口。向量库只是检索手段，不能把召回内容自动当成真值。 整个流程跑起来就是：用户目标进来，Agent 解析状态，规划下一步，调用工具，拿到反馈，更新状态和记忆，再进入下一轮规划。直到模型判断任务完成，或者系统发现超时、循环过多、工具失败率太高，触发降级或人工介入。 工程上我会强调两个点。第一个是工具尽量确定性，能用数据库、计算器、搜索 API，就不要让模型猜。第二个是可观测性，记录结构化决策摘要、action、observation、状…
匹配口述回答：…比如订单不存在，就不能重试，得降级。另外，工具返回必须做结构化校验，用 JSON Schema 验字段类型和范围，如果格式不对，让Agent重新调用或换一个工具。这一步很多系统会忽略，结果模型拿到乱数据，推理链直接崩。 然后是错误累积的防控。Agent走多步之后，前面一步错了，后面全错。我的做法是加 自检机制 ：每个关键决策之后，让模型自己验证一下结果是否合理。比如退款金额，Agent算出500块，但订单总额只有300，那就触发自检，重新确认或回退到上一步。更彻底的是状态回滚…
… 另外，我还会考虑用 [[ReAct]] 循环让 [[Agent]] 在执行中动态调整选择，而不是一次定死。比如第一次调用失败后，Agent 能根据错误信息重新选一个工具，这比简单的降级策略更智能。 所以我会把工具选择机制看成是一个持续优化的系统，而不是一个固定的模块。我更倾向用规则加打分的混合策略，因为它在成本和效果之间平衡得最好，LLM 只用在需要推理的少数场景。这样既避免了规则引擎的僵硬，又控制了 LLM 的高延迟和高成本。 工具选择本质是多目标优化 工具表征层：统一元…
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