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「Agent 系统」找到 426 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…或独立分项，而不是被高答案分抵消。本文不提供材料未验证的统一权重，但要求结果可拆解。 多阶段训练优化的是行动能力，不意味着可以放松系统层权限、审计与回滚。 一个可执行的最小训练路线 先对基础模型做真实工具评测，确认主要缺口是格式、工具边界、长程策略还是答案证据。 若基础模型完全缺少 Agent 行动能力，且有足够合规高质量材料，再评估 Agentic CPT。否则可以从小规模 SFT 冷启动开始。 SFT 先覆盖可解析格式、正确角色、直接答与工具边界、基础异常恢复和完整答案。…
匹配正文：面试官可能会问：“一个 Deep Research 任务里有检索、分析和写报告，是不是应该分别做三个 Agent？” 很多人会直接回答“多 Agent 分工更专业”。但把三个 Prompt、三个名字和三段对话连起来，不代表系统真的获得了新的能力。任务边界不清时，多 Agent 只会增加消息传递、上下文复制、状态一致性和失败归因成本。 反过来，一个 Agent 同时面对大量工具、相互冲突的指令、很长的中间轨迹和多个独立目标，也可能出现工具选择混乱、注意力被稀释、一步失败拖垮整条…
学习内容与项目面试，在同一条路上。
匹配正文：大模型八股不该盲背。每个方向面试官真正想验证的东西是固定的:RAG 验证你懂不懂检索链路的取舍,Agent 验证你能不能让多步流程稳定跑,评估验证你怎么证明"效果好"。你按"这个方向想验证什么 → 先看哪个教程/项目 → 代表题型 → 项目里怎么体现"这套结构去准备,比刷一百道零散题有效得多。这一篇是按方向的考点地图,帮你搭准备框架;逐题答案和口语讲法在题库里刷。 作者:吴师兄 | 适合:准备大模型面试、想按方向系统过考点的人 | 前置:看过技术栈全景、选好了主线方向 本篇和…