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「LLM Agent 架构」找到 269 条内容
按专题浏览 →匹配追问：场景切入 假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：… 从检索延迟、存储成本、上下文窗口限制三个维度分析权衡 提及MemGPT、LangChain等主流实现作为案例支撑 指出多层级混合架构是当前工业界主流实践 Agent长期记忆的三种主流实现及权衡： 1. 向量数据库（Vector DB） 原理：对话历史分块→Embedding→相似度检索 优势：语义检索能力强，支持模糊匹配 劣势：延迟高（10-100ms级），存在"中间丢失"（lost in the middle），存储膨胀快 适用：开放域知识、历史对话召回 2. 键值存储（…
匹配追问：…订单查询工具，再调用退款工具。你怎么设计这两个工具的接口，让模型能正确串联它们？需不需要一个工作流来协调？ 层层追问 你一般怎么让Agent调用外部工具？……那如果一次请求要调多个工具，比如查询库存再下单，怎么保证它们按顺序执行？……如果中间某步失败了呢？会不会用到工作流来管理这种流程？ 直球架构 请设计一个基于大模型的Agent系统，需要集成多个外部工具。你会如何定义工具接口？如何安排多个工具的调用顺序？用不用工作流？说说你的设计思路、实现方式和优缺点。
学习内容与项目面试，在同一条路上。