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「Agent 工具选择」找到 65 条内容
按专题浏览 →匹配题目：在智能体系统中，当多个可用工具均可完成同一子任务时，如何实现工具选择的决策机制？是否设计了评分、排序或置信度评估模块？请描述其实现逻辑与优化策略。
匹配正文：一句话:Function Calling 是「让只会输出文字的模型,变得能驱动真实世界」的关键一跃。Agent 岗高频考点,也是后面手写 Agent 的地基。 核心误区先纠正:模型并不执行工具 很多人以为「Function Calling = 模型自己去调用了函数」。不是。 模型只做一件事:根据你给的工具说明,决定要不要调、调哪个、传什么参数,然后吐出一个结构化的调用请求。真正执行的,永远是你的代码。 这个分工很重要,面试常考:模型负责「决策」,你负责「执行」,再把结果喂回去…
匹配正文：…之间的一份结构化协作协议，并没有赋予模型直接执行函数的能力。把协议中的角色和状态讲清，才能从一次天气查询 Demo 继续讲到可控 Agent。 先给出 30 秒回答 Function Calling 的完整链路是：应用把用户消息和工具 Schema 一起发给模型；模型判断是否需要工具，返回包含工具名、参数和调用 ID 的结构化请求；宿主程序解析并校验参数，检查权限，再调用真实函数或服务；程序把执行结果以 tool message 形式回传，并关联原调用 ID；模型在下一轮读取…
学习内容与项目面试，在同一条路上。