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「AI Agent 架构」找到 380 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…自候选人的真实项目；教学假设必须明确标注为假设。 回答框架 真实业务场景、基线流程和可验证目标。 本人职责、团队依赖和交付边界。 架构分层：确定性流程、模型决策、工具、状态、记忆、权限与观测。 三个真实挑战：质量、稳定性和成本各选一个，说明定位与处理。 指标证据：离线集、在线实验、人工抽检、延迟分位数、成本和失败率。 复盘：哪些复杂度后来被删除，哪些能力仍需人工。 事实填空 项目服务【】，基线【】，目标【】；我负责【】，团队提供【】。系统由【真实组件】构成。挑战【】通过【证据…
匹配正文：答案要点 明确区分"规划"与"执行"的定义边界和核心职责 能结合具体架构（如ReAct、Plan-and-Execute）说明协同机制 举例体现动态调整能力（规划失败后的重规划） 提及实际工程中的权衡（规划开销vs执行效率） 核心理解 规划（Planning） 是Agent的"大脑"：将复杂目标拆解为可执行的子任务序列，决定做什么和先后顺序。关键能力包括任务分解、依赖推理、路径选择。 执行（Execution） 是Agent的"手脚"：调用具体工具/动作完成原子任务，决定怎么…
匹配正文：答案要点 明确分层决策架构（感知层-决策层-执行层） 置信度阈值需多维度联合（模型置信度+业务置信度+历史准确率） 风险等级矩阵设计（操作不可逆性×数据敏感性×合规要求） 动态调度策略（在线学习更新阈值、上下文感知的降级机制） 人工介入的ROI权衡（成本模型+时效性约束） 核心架构：三层决策体系 感知层 → 提取不确定性信号（模型logits分布、工具返回异常、知识缺口标记） 决策层 → 多因子融合判断是否触发人工 执行层 → 无缝切换+上下文保留 置信度阈值设计 维度 具体…
学习内容与项目面试，在同一条路上。