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「大模型 Agent 系统」找到 296 条内容
按专题浏览 →匹配追问：场景切入 假设你现在要给银行信用卡中心做一个客服智能体，每天十万咨询量，人工成本高、知识库分散在不同系统里。你会怎么设计整体方案？能不能聊聊你实际做过的类似项目？ 层层追问 你在大模型落地方面有什么实际经验吗？……比如做个客服Agent，从项目背景、技术方案到具体工作，你是怎么想的？……能不能展开讲讲你负责的模块和遇到的难点？ 直球架构 请分享一个你主导或深度参与的Agent项目，说清楚项目背景、技术架构、你负责的具体工作和量化成果。重点讲讲技术选型的思考和你的个人贡献，不要…
匹配口述回答：这道题表面上是设计一个客服质量评估系统，但我觉得面试官真正想问的是：在业务落地的真实约束下，你怎么平衡自动化效率、评估准确性和风险控制。说白了，就是怎么用大模型又不被大模型坑。 我的核心思路是分层加混合。先说分层，我把质检维度拆成三层：最底层是规则能搞定的，比如敏感词、响应超时、挂机规范，这些用正则或简单规则引擎跑，毫秒级出结果，而且零[[幻觉]]。中间层是语义相关的，像情绪识别、共情表达，这层大模型比规则灵活，但没必要全量上大模型，可以先用小模型做粗筛，只有疑似负面的才送大…
场景切入 假设咱们要做一个电商智能客服Agent，替代原来退换货的规则引擎。用户可能同时问退换货、物流和发票，还得调订单、物流、工单十几个系统，响应得3秒内。你做过类似项目吗？说说你的思路和踩过的坑。 层层追问 你在大模型应用或Agent开发上有什么实际项目经验？……具体说一下业务背景和技术选型……架构怎么设计的？……遇到过什么挑战？比如工具调用不准、链路超时这些，怎么解决的？ 直球架构 聊一个你做的Agent项目，把背景、技术方案和核心挑战讲清楚。包括意图怎么识别、任务怎么…
学习内容与项目面试，在同一条路上。