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「Agent 框架」找到 180 条内容
按专题浏览 →匹配正文：真实性边界 这是 Agent 项目履历题。项目、业务流程、工具数量、金额阈值、个人角色和上线效果必须由候选人的真实证据填写，不能使用固定客服工单故事。 回答框架 背景和目标：真实用户、流程、基线、成功标准与风险。 本人角色：负责的模块、决策和交付；团队、平台及第三方依赖。 技术实现：规划或工作流、工具 schema、状态机、权限、观测、人工节点和失败恢复。 工程取舍：为什么需要 Agent，哪些步骤坚持使用确定性代码。 结果复盘：同口径质量、延迟、成本、人工量、失败切片和回滚…
匹配正文：答案要点 能清晰区分Agent与传统LLM的本质区别（自主决策 vs 被动响应） 阐述ReAct/CoT等推理范式及其作用 说明工具调用（Function Calling）的实现机制 列举至少2个典型应用场景并分析Agent的核心价值 提及多Agent架构或当前主流框架（如LangChain、AutoGPT等） 核心概念 AI Agent是以大模型为"大脑"的自主智能体，与传统LLM的关键区别在于： 特性 传统LLM AI Agent 交互模式 单次问答，被动响应 多轮迭代，…
匹配正文：答案要点 模型能力局限（代码理解、长程依赖、特定语言/框架掌握不足） 工具调用失效（参数格式错误、工具选择不当、执行环境隔离） 错误反馈循环断裂（无法正确解析执行错误、缺乏自我修正迭代） 上下文窗口瓶颈（代码库规模超限、历史对话淹没关键信息） 改进策略需针对具体根因设计，而非简单堆叠prompt 一、模型能力层面 核心问题 代码理解深度不足：对复杂业务逻辑、跨文件依赖、设计模式识别能力弱 长程依赖建模差：修改A文件时忽略B文件的调用关系，导致回归错误 语言/框架知识陈旧：训练…
学习内容与项目面试，在同一条路上。