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「AI Agent 工具」找到 388 条内容
按专题浏览 →匹配正文：面试官可能会问：“一个 Deep Research 任务里有检索、分析和写报告，是不是应该分别做三个 Agent？” 很多人会直接回答“多 Agent 分工更专业”。但把三个 Prompt、三个名字和三段对话连起来，不代表系统真的获得了新的能力。任务边界不清时，多 Agent 只会增加消息传递、上下文复制、状态一致性和失败归因成本。 反过来，一个 Agent 同时面对大量工具、相互冲突的指令、很长的中间轨迹和多个独立目标，也可能出现工具选择混乱、注意力被稀释、一步失败拖垮整条…
匹配正文：…用子进程、容器或 microVM，要根据威胁模型和隔离强度选择，不能把教学 Demo 冒充已上线生产沙箱。 先给出 30 秒回答 Agent Code Interpreter 的模型代码永远按不可信输入处理。字符串扫描和 safe_globals 只能做前置提示，真正边界放在操作系统或虚拟化隔离层。每次任务创建短生命周期沙箱，使用非特权身份、只读基础镜像、临时工作目录，不挂宿主敏感路径，不注入云凭证，默认关闭网络并按工具授权开放。通过 cgroup 或等价机制限制 CPU、内…
学习内容与项目面试，在同一条路上。
匹配正文：面试官可能会问：“用户只反馈 Agent 给错了答案，你怎么判断是规划、工具、上下文还是模型出了问题？” 普通接口日志往往只记录请求、响应和总耗时。对一次模型调用也许够用，对多步 Agent 不够。Agent 会读取状态、选择工具、等待外部结果、更新计划、重试、压缩上下文，最后才生成答案。最终错误可能在很早的一步已经发生。 例如工具返回了正确事实，模型没有使用；也可能模型选对工具，但参数里时间范围错了；还可能工具响应正确，State 合并把新结果覆盖；或者最终答案没错，只是引…