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「Agent 模块」找到 177 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：【真实性边界】如果我有真实 Agent 项目，就只讲可核验部分；如果没有，我会明确说没有，再给出一个假设设计，不把固定客服故事和结果背成个人经历。 【回答框架】真实项目的用户与流程是【】，原有基线是【】，具体失败是【】，成功指标及口径为【】。我的职责是【本人模块】，依赖【团队或平台能力】。之所以采用【Agent/工作流/规则组合】，是因为【真实任务不确定性与约束】，而不是为了堆框架。 【事实填空】一次真实挑战是【工具参数错误/长链路超时/状态丢失/成本失控中的实际问题】。我通…
匹配口述回答：这道题其实是在问，基于大模型的[[Agent]]到底能不能真正用到生产环境，它的成熟度怎么样。我理解它不光是技术实现的问题，更多是工程落地和风险平衡。 先说技术实现，现在主流的Agent架构就是规划、记忆、工具、行动这四个模块。规划这块，[[ReAct]] 和 [[Chain-of-Thought]] 这些推理范式让模型先想后做，但实际跑起来你会发现，意图识别准确率才是入口质量的关键，如果第一步就偏了，后面全白费。记忆分短期和长期，短期就是对话上下文，长期靠[[向量数据库]]…
匹配追问：…货地址改了吧”，你怎么让Agent既能记住前一句的意图，又不把太久远的对话全塞进去？这时候你会用向量数据库来存记忆吗？ 层层追问 Agent记忆和普通知识库检索有什么本质不同？……那如果要支持动态更新和时序感知，你一般怎么存和查？……具体到embedding模型、分块粒度、索引和检索策略，你会怎么设计来提升记忆的有效性？ 直球架构 请设计一个AI Agent的记忆模块，核心用向量数据库。说明embedding模型是否微调、chunk怎么切、索引选什么结构，以及检索时如何结合相…
学习内容与项目面试，在同一条路上。