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「Agent 人工确认」找到 60 条内容
按专题浏览 →匹配正文：… 可能只返回不完整元数据，Python 可能因为输入、资源或沙箱规则失败。 报错至少是可见的；更危险的是系统“为了继续”掩盖错误。Agent 可能把搜索摘要当正文，换一个不相关页面凑证据，重复调用同一工具，甚至在没有资料时生成一段听起来完整的结论。 所以面试官问工具容错时，真正想听的是： 怎样区分可重试与不可重试错误，重试、换参数、换来源、换工具、降级和停止分别在什么条件下发生，如何保护已经获得的证据，又怎样验证系统没有在失败后悄悄降低事实标准？ 工具失败首先要被“看懂” 如…
匹配正文：训练一个 Deep Research Agent，数据里通常不只有用户问题和模型答案。 模型会发起 Search、Visit 或计算调用，工具环境再返回网页片段、错误信息和结构化结果。把整条记录拼成一个序列后，一个容易被忽略的问题出现了：这些字是不是都应该让模型学习预测？ 答案是否定的。 模型应该学会什么时候调用工具、参数怎样填写、拿到结果后怎样继续以及最终如何回答。工具返回却是环境产生的，不是模型应该凭空生成的内容。 如果训练时不区分两者，模型可能在没有真正调用工具时，直接…
学习内容与项目面试，在同一条路上。
匹配正文：…t2SQL 的默认能力最好是只读查询。若业务真的需要修改数据，应作为另一类高风险工具，使用明确动作 Schema、Dry-run、人工确认、幂等和审计，不能让一个自然语言查询端点同时拥有任意写权限。 先给出 30 秒回答 Text2SQL 的 SQL 不能直接执行。我会把模型当作不可信计划生成器，先解析为 AST，要求单语句、只读语句和允许的语法结构，再校验表、列、函数、Join 与 Schema 版本，并用当前用户身份做行列权限判断。随后强制参数化、结果上限、超时和只读事务…