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「Agent 工具调用」找到 295 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 系统架构分层设计（感知层/决策层/执行层/记忆层） Prompt模块化与职责分离 ReAct/CoT等推理范式与工具调用的结合 状态管理与上下文压缩策略 安全边界与异常回退机制 一、系统架构层面：四层分离设计 感知层（Perception） 统一输入网关：处理多模态输入、用户意图识别、安全过滤 关键决策：是否走Agent链路 vs 直接回复（简单问答短路） 决策层（Planning） 核心模块：任务分解、工具选择、执行计划生成 支持多范式：ReAct、Plan-an…
匹配追问：场景切入 假设我们要做一个智能客服Agent，用户问“帮我查一下订单”，Agent需要调用订单API。你会怎么设计这个Agent的整体架构？从感知输入到最终回复，有哪些关键层？ 层层追问 你在设计Agent的时候，一般怎么组织它的能力？……如果Agent需要调用多个工具，怎么让LLM知道什么时候该用哪个？……那如果工具调用失败了，Agent能自己恢复吗？……再往细了说，给LLM的prompt里，工具描述怎么写才不容易出错？ 直球架构 直接讲一下设计一个Agent系统时，从整体…
…优势：任务分解、工具扩展、持续学习 局限性：幻觉累积、长程规划稳定性、成本与延迟 落地场景举例（自动化运维、智能客服、代码助手） Agent的核心特点 Agent = LLM + 环境交互能力，区别于纯生成模型的关键：闭环反馈机制 四大核心组件 感知：接收环境状态（API返回、用户输入、工具输出） 规划：任务分解、策略选择（CoT/ReAct/Tree of Thoughts） 行动：工具调用、代码执行、外部API交互 记忆：短期上下文 + 长期知识库（向量检索） 主流架构模…
学习内容与项目面试，在同一条路上。