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「Agent 工作流」找到 82 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…管理：Memory组件维护多轮对话上下文 关键组件 组件 作用 典型场景 Chain 预定义的固定执行流程 翻译、摘要等单步任务 Agent 动态决策，自主选择工具和步骤 复杂多步推理（ReAct、Plan-and-Execute） Tool 外部能力封装（搜索、计算、API） 扩展模型边界 Memory 对话历史管理 Buffer、Summary、Vector三种策略 Retriever 文档检索接口 RAG知识库问答 Agent工作流程（以ReAct为例） 用户输入 → …
匹配正文：答案要点 明确LangGraph的核心定位（基于图结构的Agent编排框架，非RAG专用） 列举3个以上典型应用场景并说明优势 对比说明与传统Agent框架（如LangChain、AutoGen）的差异 体现对状态持久化、循环控制等核心特性的理解 LangGraph是LangChain团队推出的基于图结构（Graph）的Agent编排框架，核心解决复杂Agent工作流的状态管理和循环控制问题。主要适用场景： 1. 需要循环/条件分支的复杂工作流 传统DAG（如Airflow）…
匹配题目：请详细解释ReAct（Reasoning and Acting）架构在智能体（Agent）中的设计思想、工作流程及其在大模型任务执行中的优势。
学习内容与项目面试，在同一条路上。