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「Function Calling 实现」找到 103 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…内置RAG和Workflow 适用场景：业务快速落地、非技术团队主导的项目 5. OpenAI Assistants API / Function Calling原生方案 核心特点：轻量，直接利用模型function calling能力 适用场景：简单工具调用、已有成熟工程体系的团队 选型建议 场景 推荐框架 快速验证/POC LangChain + LangSmith 复杂多步骤任务 LangGraph 或 自研状态机 软件生成类任务 MetaGPT 生产级低代码平台 Di…
匹配正文：…oT（思维树），再到基于LLM的MCTS搜索 记忆 短期工作记忆（上下文压缩）+ 长期向量记忆 + 知识图谱结构化记忆 工具调用 Function Calling标准化，MCP协议推动工具生态互通 安全 沙箱执行、权限分级、人机协同确认机制 核心挑战：技术+工程双重困境 技术层面 规划可靠性：长程任务错误累积，"一步错步步错"；复杂约束下的最优解搜索仍是NP-hard 工具边界模糊：LLM难以判断"该用工具"还是"直接回答"，工具选择准确率瓶颈明显 多Agent协调：通信开销…
匹配正文：…下文多轮判断 核心思路 本质是意图边界模糊问题，需在"能调"和"该调"之间建立多层过滤。 一、模型设计层 1. 显式意图分类器 在Function Calling前加二分类/多分类模块，输出chat/tool_call/uncertain三档 可用轻量模型（如BERT级）或LoRA微调，降低主模型负担 2. 双模型架构 路由模型：判断是否需要工具，决定走"闲聊分支"还是"工具分支" 执行模型：专精工具调用，减少闲聊数据干扰 3. 联合训练策略 SFT阶段加入"负例"：明确标注…
学习内容与项目面试，在同一条路上。