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「AI Agent 项目」找到 182 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…获取实时数据 观察反馈：API返回结果，检查是否满足需求 迭代推理：数据不足则补充查询，最终生成结论 与RAG的关键区别 RAG Agent 知识来源 静态文档库 动态工具+实时API 决策能力 单次检索生成 多步规划、错误恢复 适用场景 知识问答 复杂任务执行（数据分析、自动运维等） 实际项目中两者常结合使用：Agent负责流程 orchestration，RAG作为其中一个工具节点提供领域知识。
匹配正文：…用场景：开放式任务探索、自动化研究、个人助理 局限：容易陷入死循环，token消耗高，可控性差 3. MetaGPT 核心特点：多Agent协作，模拟软件公司角色（PM/架构师/工程师） 适用场景：复杂软件开发、需要多角色分工的生成任务 关键设计：SOP标准化流程 + 共享消息总线 4. Dify / FastGPT 核心特点：低代码可视化编排，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 / F…
匹配正文：答案要点 明确列出Agent的4-5个核心组件（规划、记忆、工具、行动、感知等） 每个组件的功能描述准确 能说明组件间的协作关系 提及主流架构模式（如ReAct、CoT） 有实际框架或项目经验加分 一个完整的AI Agent系统通常包含以下核心组件： 1. 感知模块（Perception） 接收外部环境输入：用户query、多模态数据、工具返回结果等 负责信息解析和预处理，转化为模型可理解的格式 2. 规划模块（Planning） 任务分解：将复杂目标拆解为可执行的子步骤 推…
学习内容与项目面试，在同一条路上。