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「Agent 模块」找到 177 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…）+ 长期记忆（向量库存储历史经验） 环境感知 接收工具返回的结果，形成"执行-观察-再决策"的闭环 架构特征 用户请求 → 规划模块（Planning）→ 工具选择 → 执行调用 → 观察结果 ↑___________________________________________↓ （反馈循环，可能多轮） 控制流：传统模型是线性，Agent是循环/图结构 状态管理：需维护执行状态、中间结果、错误处理 安全边界：工具权限管控、输出校验、人工确认节点（Human-in-the…
匹配正文：答案要点 Agent的定义：大模型作为"大脑"，具备感知、规划、行动、记忆四大能力 核心组件：规划模块、记忆模块、工具调用模块、行动执行模块 典型架构：ReAct推理-行动循环、Reflexion自我反思 实际工作流程：任务理解→拆解规划→工具调用→观察反馈→迭代优化 与RAG的区别：Agent强调动态决策和工具交互，RAG侧重静态知识检索 基本概念 大模型Agent = LLM作为"大脑" + 外部工具/环境交互能力。区别于单次问答，Agent能自主决策、多步执行、动态调整…
匹配正文：答案要点 能清晰拆解Agent的四大核心组件（规划、记忆、工具、行动） 理解各组件的交互关系和数据流向 能结合具体范式（如ReAct）说明工作原理 提到多Agent协作或反思机制等进阶设计 AI Agent的核心架构可拆解为四大组件，形成"感知-规划-执行-记忆"的闭环： 1. 规划模块（Planning） 功能：将复杂任务拆解为可执行的子步骤 原理：基于LLM的推理能力，常用ReAct（Reasoning + Acting）范式，交替进行"思考→行动→观察" 进阶：多步规划…
学习内容与项目面试，在同一条路上。