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「AI Agent 理解」找到 286 条内容
按专题浏览 →匹配追问：场景切入 假设你做一个订单客服Agent，用户说“帮我查一下上周的订单”，Agent需要先分解任务，再一步步调用API。你具体会怎么设计这个任务规划流程？ 层层追问 你理解的Agent任务规划一般包括哪些环节？……那如果任务很复杂，比如订机票，你怎么把大目标拆成小步骤？……拆完以后怎么保证每一步执行正确，出错了怎么办？ 直球架构 聊一下Agent系统中任务规划的核心步骤，包括任务分解、目标设定和执行监控，最好能结合ReAct或类似框架，讲清楚每一步的具体实现机制。
匹配追问：…户说“帮我查一下上个订单的物流”，然后你调用API查到了，用户又说“那再帮我改个地址”，这时候你需要继续用刚才的订单信息吗？这就是Agent的感知、记忆和行动链。你理解Agent和普通LLM的区别吗？ 层层追问 你平时用LLM做任务，通常是一问一答对吧？……但如果任务需要调用多个工具、依赖上下文、并且步骤之间需要修正，你会怎么设计？……这其实就是Agent的核心思路，你能说说它和纯LLM比有什么独特的地方吗？ 直球架构 请直接阐述AI Agent的核心特点，包括它的感知、规划…
匹配口述回答：这道题其实是在问，怎么让大模型从一次性的问答，变成一个能主动干活、持续迭代的决策系统。我理解AI [[Agent]]的核心，就是用LLM当大脑，加上规划、工具、记忆这三个模块，让它能自己拆解任务、调用外部能力、记住上下文，最终完成一个目标，而不是只回一句话。 具体说一下三个组件。先说任务规划，这是Agent的灵魂。纯靠LLM直接输出最终答案，面对复杂任务很容易跑偏。所以我会用**[[ReAct]]模式**，就是推理和行动交替循环。每一步模型先想当前要做什么推理，然后决定调用哪…
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