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「Agent Prompt 设计」找到 210 条内容
按专题浏览 →匹配正文：Agent 的工具 Schema，究竟能拦住什么？ 给 Agent 接一个附件检查工具，接口看起来很简单：传入 attachment_id，返回照片、发票或签收凭证的检查结果。工具说明写着“字符串、必填”，再补一句“编号来自附件列表”，似乎已经把使用方式交代清楚了。 接着会遇到一个很具体的问题：模型传来一个空值，系统究竟在哪一层拒绝？如果传来另一个订单的附件编号，又是谁负责发现对象错了？ 只看工具定义，很容易把这些问题都归到“Schema 会校验”。真正沿执行链走一遍，会发现…
匹配正文：…项、验收证据，以及本次结束原因。 这份记录对排查很有用。用户说少了一节时，可以直接确认远端版本、写入批次和读回内容，无须先猜是哪句提示词写得不好。后续评测也能区分内容质量问题与交付问题。 用故障样本证明你真的管住了交付 如果要把这套设计讲成项目经验，我更想看异常输入下的结果，而不只是一次顺利演示。 可以先做一个小型故障注入：把文档客户端替换成可控的假服务，让创建成功、正文追加超时。观察下一次恢复是否复用原文档、是否先核对远端内容，再模拟“正文已经写入，但回执丢失”，检查会不会…
匹配口述回答：…提一个容易被忽略的点：涌现行为的可控性。多智能体协作可能产生预期外的正效应，比如骑手自发形成接力配送，但也可能产生负效应，比如多个智能体竞争资源导致死锁。实际上线时，我会特别关注这个风险，引入显式的约束层或价值对齐机制，比如用 [[System Prompt]] 限定行为边界，或者用 [[ReAct]] 让智能体在执行前先推理一步，避免冲突。 所以整体来看，我更倾向于把多智能体系统看作一个分层决策框架，核心是平衡全局最优和局部敏捷，架构、数据、性能提升都围绕这个取舍来设计。 …
学习内容与项目面试，在同一条路上。