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「Agent 架构」找到 380 条内容
按专题浏览 →匹配追问：…场景中，如何设计奖励函数来配合数据配比策略？ 当真实用户交互数据很少时，如何用合成数据补充训练？ 场景切入 假设你在做一个智能客服Agent，需要调用天气API、订单查询和退款工具。用户说‘帮我查订单’然后又说‘退款’，Agent先查了订单但工具参数传错了，最后失败。这种失败样本你怎么收集和利用来改进训练数据？ 层层追问 RL训练Agent调用工具时，数据从哪里来？……正负样本怎么定义？……那正负样本比例怎么配？配多了负样本会怎样？ 直球架构 在RL训练工具调用Agent时，…
匹配追问：场景切入 假设我们做电商客服Agent，用户下单流程很长，可能中间断了半小时再回来。如果Agent中间崩溃了，怎么保证他能从断点继续，而不是从头开始？你具体怎么设计这个恢复机制？ 层层追问 长周期任务的Agent怎么保证稳定？……如果任务执行到一半系统挂了，重启后怎么接上？……具体怎么保存状态？存储选型上有什么考量？……怎么避免重复执行造成的影响？ 直球架构 设计一个Agent的中断恢复与状态持久化方案。任务可能持续几小时甚至几天，要求系统崩溃后能从最近检查点恢复，且不产生副…
匹配追问：…层层追问 多轮对话里用强化学习，你觉得和单轮有什么不同？……如果模型每一步都要决定是继续对话还是调用工具，奖励该怎么给？……具体到Agent场景，每个中间步骤的准确性怎么通过RL提升？ 直球架构 请直接谈谈在多轮对话和Agent场景中，设计和实施强化学习训练的具体思路。重点是奖励建模、状态表示、训练策略选择，以及工具调用准确性的优化方法。
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