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「Agent 框架」找到 180 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：这道题问的是[[Agent]]系统，说白了就是怎么让大模型不光能聊天，还能自主完成任务。核心框架就是[[ReAct]]循环，Thought、Action、Observation三步反复迭代，直到给出最终答案。 具体说一下，我设计一个Agent，先得有工具注册中心。比如客服场景，用户要退款，Agent得查订单、算金额、调用退款接口。每个工具我都注册进去，名字、功能描述、参数格式，用JSON Schema描述清楚。这样LLM看到提示就知道有哪些工具可用，怎么用。 然后核心循环来了…
匹配口述回答：这道题问的是[[Agent]]的行为模式，其实本质是在问：模型怎么跟外部世界互动，是纯靠推理，还是边想边动。我一般会把它分成两类，一类是纯推理模式，一类是推理加行动模式。 先说纯推理。最典型的就是 [[Chain-of-Thought]] 和 [[Tree-of-Thoughts]]。CoT 说白了就是让模型一步步推理，比如做数学题，你加一句“Let's think step by step”，效果就上来了。但它有个硬伤，它拿不到外部信息，完全靠模型内部知识，所以碰到需要查实…
…都显式传入。 第四阶段才替换为演进报告更新。此时可以用前几个阶段收集的 Trace 对比报告是否丢信息，而不是在没有基线时直接切换框架。 第五阶段根据真实窗口压力决定是否引入 ReSum。若大多数任务在受控状态下已经完成，额外摘要只会增加调用和新的漂移风险。 渐进迁移还有一个好处：每一步都能独立回滚。若工具裁剪导致关键信息缺失，可以调整抽取；若报告更新不稳定，可以暂时保留旧执行器，而不必推翻整套 Agent。 状态更新失败时怎样降级？ 演进报告本身也是一次模型或程序处理，也可…
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