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「ReAct 工具调用」找到 160 条内容
按专题浏览 →匹配正文：… 基于目标自主规划，动态决策 输入处理 结构化数据，固定格式 自然语言理解，语义解析 环境交互 封闭系统，预设接口 开放环境，动态工具调用 异常处理 人工兜底或失败终止 自我反思、重试、替代方案 学习能力 无，需人工调整规则 可从反馈中迭代优化 核心一句话：Workflow是"按剧本演"，Agent是"理解目标后即兴发挥"。 需要Agent的典型场景 信息动态变化：价格监控、竞品分析、实时数据整合 多步骤推理复杂：法律合同审查、医学诊断辅助、科研文献综述 工具组合不确定：需要…
匹配正文：答案要点 架构层面：流式输出、异步执行、并行工具调用 推理层面：模型蒸馏、投机解码、缓存复用 工具层面：超时熔断、重试降级、结果验证 错误处理：自检机制、人机协同、状态回滚 架构设计优化 异步与并行化 工具调用改为异步执行，LLM推理与工具执行流水线化 支持并行工具调用（OpenAI Function Calling的parallel模式），串行改并行 流式输出（Streaming）降低首token延迟，提升用户感知 执行层优化 引入执行引擎（如LangGraph、Llama…
答案要点 数据收集需覆盖多轮交互与工具调用场景，强调多样性和真实性 策略网络设计要解耦推理规划与动作执行，支持ReAct或Toolformer范式 奖励机制需组合结果奖励、过程奖励和格式惩罚，解决稀疏奖励问题 训练框架选择需权衡PPO的稳定性与DPO的简洁性 评估需建立自动指标+人工评估+在线A/B测试的闭环 迭代优化强调数据飞轮和失败案例挖掘 以工具调用Agent为例，完整训练链路如下： 1. 数据收集 种子数据：人工标注的(tool, query, trajectory)…
学习内容与项目面试，在同一条路上。