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「大模型 Agent」找到 324 条内容
按专题浏览 →匹配正文：核心定位差异 框架 核心定位 设计哲学 LangChain 通用LLM应用编排 "Chains"串联组件，强调灵活组合 LlamaIndex 检索增强生成(RAG) 数据索引与查询为核心，Agent是上层封装 AutoGen 多Agent对话系统 以对话为中心的Agent交互模式 模块化设计对比 LangChain LCEL (LangChain Expression Language): 用 | 管道符组合组件，如 prompt | llm | parser 抽象层：Mod…
匹配正文：…决策"**的分层架构。 关键决策维度 维度 说明 数据来源 功能匹配度 工具描述与任务需求的语义相似度 Embedding相似度、LLM判断 历史成功率 该工具对此类任务的完成率 执行日志统计 成本/延迟 Token消耗、API费用、响应时间 实时监控 当前负载 服务可用性、限流状态 健康检查接口 实现方案 方案一：规则+启发式（冷启动阶段） 候选工具集 → LLM语义匹配Top-K → 按固定优先级排序（成功率>成本>延迟） 方案二：学习式打分模型（有数据后） 训练轻量级排…
匹配正文：…后批判并改进 Self-Refine / Reflexion：输出→反馈→修订→再输出 外部评估器 独立模块专门负责质检 用另一个LLM或规则引擎做critique 记忆驱动的长期反思 从历史轨迹中学习 总结失败模式，更新策略库 为何能提升决策能力 错误捕获：在"执行前"或"执行后"发现推理漏洞，而非一错到底 策略调整：根据环境反馈动态修正计划，增强适应性 长期一致性：避免局部最优，确保多步任务的目标对齐 可解释性：反思过程本身就是决策依据，便于调试 简单说：反思让Agent…
学习内容与项目面试，在同一条路上。