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「Agent协作」找到 148 条内容
按专题浏览 →匹配正文：核心思路 多Agent协同的关键是任务分解 + 角色分工 + 结构化通信，而非简单串行调用。 具体机制：分层规划 + 角色化协作（以MetaGPT为例） 层级 角色 职责 规划层 Product Manager 拆解需求，输出PRD 执行层 Architect/Engineer 技术方案 + 代码实现 质检层 QA Engineer 测试用例 + 验收 实现要点 1. 标准化输出协议（SOP） 每个Agent的输出必须符合预定义格式（如PRD模板、接口文档） 下游Agent按…
匹配正文：答案要点 Agent的核心定义：感知-思考-行动的循环架构 ReAct范式的推理与行动交织机制 Function Calling的实现原理和调用流程 记忆机制的设计（短期/长期记忆） 多Agent协作与任务分解策略 Agent的本质：LLM + 工具 + 控制循环 Agent不是简单的"模型套壳"，而是让大模型具备自主决策能力的系统架构。 核心架构：感知-思考-行动循环 ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ 环境输…
匹配正文：答案要点 明确Agent四大核心组件（规划、记忆、工具、行动）及其功能 能区分短期记忆与长期记忆 理解ReAct等推理-行动循环机制 说明工具调用的实现方式（Function Calling） 提及多Agent协作场景 AI Agent系统的核心架构可拆解为四大组件： 1. 规划模块（Planning） 将复杂任务拆解为可执行的子步骤 常用方案：CoT（思维链）、ReAct（推理+行动交替）、ToT（树状搜索） 关键能力：自我反思、错误修正、动态调整计划 2. 记忆模块（Me…
学习内容与项目面试，在同一条路上。