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「智能客服」找到 156 条内容
按专题浏览 →匹配追问：场景切入 假设你要做一个智能客服Agent，用户说‘帮我查一下上个月订单，顺便退掉那个迟到的’，它得自己决定先查订单还是先处理退货。你从零设计这样一个能自主决策的Agent，整体架构怎么搭？ 层层追问 一个AI Agent要想自主决策，你觉得需要哪些核心模块？……那这些模块之间怎么协同工作？比如感知完怎么规划，规划完怎么调工具……再具体点，如果任务到一半发现走不通，系统该怎么处理？ 直球架构 设计一个具备自主决策能力的AI Agent架构，要求包括感知、规划、工具调用、记忆等…
匹配追问：场景切入 假设你在做一个智能客服Agent，用户问“查一下订单”，Agent先调订单API，然后调用模型理解结果，再调另一个API通知仓库。如果订单API超时了，你会怎么设计整个链路的容错？ 层层追问 Agent系统里多个模块调用，你怎么保证可靠性？……比如网络抖动了怎么办？……那重试几次？会考虑超时吗？……怎么避免一个模块挂掉拖垮整个链路？ 直球架构 设计一个Agent调用链路的容错机制，包括重试策略、超时控制和降级方案。你会怎么分类失败？重试用退避还是固定间隔？超时怎么分…
…API’，然后执行 get_weather(location="北京")，拿到结果再继续。这方案适合多步推理和工具组合的场景，比如智能客服处理退款，可能需要先查订单状态，再查库存，最后生成回复。它的优点是透明可解释，容错性强，失败了可以重试，而且不需要特殊训练。但延迟高，token消耗大，需要精心设计 [[System Prompt]] 来约束行为。 第三种是通用Tool Use，像 [[Toolformer]] 这类方案，模型在生成文本里内嵌特殊标记，比如 [TOOL: c…
学习内容与项目面试，在同一条路上。