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「LLM API 调用」找到 178 条内容
按专题浏览 →匹配正文:…齐与安全的长期挑战 当前Agent系统离AGI仍有显著差距,核心挑战集中在五个层面: 1. 规划与推理的脆弱性 现有Agent依赖LLM的CoT/ReAct做规划,但长程任务(>20步)错误累积严重 缺乏真正的"元认知":无法识别自身知识边界,失败时难以有效回溯 动态环境适应性差,面对未见过的问题变体容易崩溃 2. 工具使用的天花板 工具调用是"检索式"而非"理解式":能查API文档但不会真正理解工具原理 无法自主发现新工具或组合现有工具创造新能力 工具失效时的诊断和修复能力…
匹配正文:…步更新、前后决策矛盾 对Agent性能的具体影响 场景 症状 根因 复杂任务执行 子任务遗漏、循环重复 早期计划被挤出上下文 工具调用链 参数错误、重复调用已失效API 工具文档/历史结果遗忘 个性化服务 用户偏好"失忆" 长期画像信息稀释 优化方向 架构层面 稀疏Attention:Longformer(全局+局部)、BigBird(随机+窗口+全局),降复杂度至O(n) 线性注意力/状态空间模型:RWKV、Mamba,以RNN式隐状态替代KV Cache,支持无限长上下文…
匹配正文:…ndex:工具即"查询引擎",天然与检索能力结合,但通用工具扩展性稍弱 AutoGPT:工具配置化(JSON/YAML),自主决策调用,但可控性差、易陷入循环 RAG支持 LlamaIndex是原生优势:多级索引(向量/关键词/知识图谱)、自动检索优化、响应合成策略丰富 LangChain需手动组装RetrievalQA链,灵活但繁琐 AutoGPT无内置RAG,需外挂向量数据库 生产适用性 LangChain:社区最大、文档最全,但版本迭代快、API变动大,适合中长期项目 …
学习内容与项目面试,在同一条路上。