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「多Agent协作」找到 146 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…：动态知识、可溯源、低成本 关键局限：检索噪声、碎片化、推理弱 优化方向：混合检索、查询改写、上下文工程 边界判断：RAG与微调、Agent的协作 落地风险与收尾 约4分钟 RAG作为Agent的工具，由模型自主决定检索时机和策略，突破多跳推理瓶颈 面试官可能会追问Agent与RAG的具体交互模式、工具调用机制、以及如何保证检索决策的可靠性
匹配口述回答：…，用一批人工标注的中间状态打分，看准确率和一致性。如果评估器不过关，我宁愿退回到CoT加[[Self-Consistency]]，多采样几次选多数答案，反而更稳定。 所以我的整体取舍是：把CoT当成基线，ToT当成进阶，GoT当成探索。但有一个点我想提一下，就是这些方法在[[Multi-Agent]]系统里怎么组合。比如让一个Agent做CoT快速出方案，另一个Agent做ToT做深度验证，这种协作我最近看到一些有意思的工作。 最后总结一句，规划能力没有银弹，关键是根据任务性…
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