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「LLM Agent 工具调用」找到 222 条内容
按专题浏览 →匹配追问：…设你在做一个电商售后Agent，用户工单进来后需要自动分类、查库存、判责、派单。你之前做过类似的项目吗？能不能聊聊你是怎么设计这个Agent的？ 层层追问 你用过AI Agent解决业务问题吗？……具体是什么场景？……怎么把大模型和外部工具结合起来的？……遇到过长链路任务中断的问题吗？怎么处理的？ 直球架构 分享一个你用大模型做Agent的项目，从业务痛点、架构设计、工具调用机制到效果数据和迭代过程，讲清楚你的技术选型和反思。
匹配正文：核心架构 生产级 Agent 通常由输入解析、规划与状态控制、工具执行、记忆和可观测性组成。LLM 可以提出计划和工具参数，但状态机、权限系统和工具层负责执行边界。 1. 规划与状态控制 简单任务可以直接选择工具，复杂任务拆成可验证的子目标。 ReAct 类循环使用“决策—行动—观察”更新状态，不需要对外展示隐藏 Chain-of-Thought。 每轮都检查完成条件、重复状态、最大步数、时间与成本预算，防止死循环和过早结束。 2. 工具调用 工具用 Schema 描述名称、…
匹配正文：…说明记忆的分层设计（短期/长期/外部知识） 体现对实际工程权衡的思考（同步vs异步、容错机制） 核心架构：ReAct范式扩展 智能Agent的本质是**"观察-思考-行动"的闭环系统**，我将其拆解为四个核心模块： 1. 规划模块（Planning） 职责：将用户目标拆解为可执行的子任务，选择策略（单步/多步/树状搜索） 关键设计：支持Plan-and-Solve（先规划后执行）与ReAct（交错推理）两种模式切换 实现要点：利用LLM的CoT能力生成计划，同时预留人工干预接…
学习内容与项目面试，在同一条路上。