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「对话 Agent 评估」找到 80 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…以及 ReAct 循环会不会死循环。这些点踩住了，Agent 才能真正稳定落地。 一句话定位：本质是让大模型从对话助手变成能行动的智能体 规划模块：CoT、ReAct、ToT的适用边界与关键设计 工具调用：Function Calling的实现与落地风险 记忆模块：短期与长期记忆的协作 协作示例与工程师判断收尾 约4分钟 多 Agent 协同在复杂任务中很有用，但通信和一致性成本高，不是所有场景都划算。 面试官可能会追问多 Agent 的通信机制、一致性保证、以及如何评估是否…
匹配追问：MoE-Agent架构中如何解决专家网络的冷启动问题，即新技能如何快速接入并达到可用状态 在实时性要求高的场景（如对话Agent）中，如何平衡MoE的稀疏激活收益与专家切换带来的延迟开销 对比MoE-Agent与多Agent协作系统（如AutoGen、MetaGPT）的优劣边界 场景切入 假设一个客服 Agent 需要在订单、物流和售后技能间路由。你会先选择服务层任务路由，还是改造模型内部 MoE？请分别说明两种方案的路由粒度、状态和失败回退。 层层追问 神经网络 MoE 的…
…如用个轻量模型判断用户是想查订单还是查退款，然后直接路由到对应的工具，这样能省掉大模型推理的时间。 正确率的问题更隐蔽。核心矛盾是Agent的“动态性”和RAG的“静态性”。比如Agent在对话中任务会漂移，一开始问退款政策，中间可能转到物流问题，但知识库里的知识是固定的，检索出来的结果可能不匹配。我的做法是引入Query改写模块，比如HyDE，根据Agent的历史上下文做共指消解，把“它”指代的东西补全。 另一个常见问题是上下文碎片化。多轮检索的结果拼在一起，逻辑可能不连贯…
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