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「AI Agent 工具」找到 388 条内容
按专题浏览 →匹配正文：核心问题分析 RAG与Agent结合时，延迟和正确率问题呈乘法放大效应——Agent的多步决策特性使RAG缺陷被反复累积。 一、响应延迟的成因与优化 延迟来源 具体成因 优化方案 检索层 向量库冷启动、跨地域查询、Embedding计算 预加载热数据到内存；本地缓存高频Query的Embedding；采用HNSW+量化索引 Agent决策层 ReAct多轮迭代、工具调用链过长、LLM推理本身 设置最大迭代阈值；并行化独立工具调用；用小模型做意图路由，大模型仅做最终生成 编排开…
匹配正文：核心设计思路 Agent 调用链的可靠性设计，关键是区分失败类型、传递统一截止时间、限制重试预算，并为关键节点准备可观测的降级路径。 1. 先按失败语义分类 失败类型 常见信号 处理策略 确定性失败 参数错误、权限不足、Schema 校验失败 立即失败，不重试 瞬时失败 网络抖动、限流、短时过载 在预算内指数退避重试 超时或依赖故障 推理超时、下游持续不可用 熔断、切换依赖或降级 重试条件应由错误码或错误类型决定，不能把所有异常统一重试。 2. 超时控制采用统一预算 请求总预…
匹配正文：一、单智能体（Single-Agent）设计 核心架构模式 模式 核心思想 适用场景 ReAct 推理(Reasoning)与行动(Acting)交替 工具调用、实时决策 Plan-and-Execute 先规划后执行，可重规划 复杂多步骤任务 Reflection 自我反思+记忆优化 需要持续学习的场景 关键组件 记忆模块：短期工作记忆 + 长期向量记忆 工具集：Function Calling 统一接口 控制循环：观察→思考→行动→反思 二、多智能体（Multi-Agen…
学习内容与项目面试，在同一条路上。