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「多Agent架构」找到 372 条内容
按专题浏览 →匹配追问：…据源、调用不同API，你打算怎么把LLM和这些工具串起来？用LangChain还是LlamaIndex，为什么？ 层层追问 你了解Agent框架有哪些？……LangChain和LlamaIndex你更熟悉哪个？……它们模块化设计上有什么本质区别？……如果我要做个多Agent协作的系统，你会怎么选？ 直球架构 比较一下LangChain和LlamaIndex在模块化设计、工具集成和应用场景上的异同。你实际项目中会怎么选型？
匹配追问：…可能忽略之前查订单时的关键信息。你会在Agent里加个什么机制，让它自己回头看下推理过程，发现有没有遗漏或错误？ 层层追问 你觉得Agent要做到复杂推理，比如多步工具调用，最关键的瓶颈在哪？……那怎么让Agent自己发现推理中的错误呢？……具体实现上，你会让它在每一步都反思，还是等最后再整体优化？……这叫反思机制，你讲讲它是什么、怎么做，以及为什么有效。 直球架构 直接说，AI Agent中的反思机制是什么？实现方式有哪些？为什么它能提升决策与推理能力？
匹配正文：答案要点 工具分类的完整性（搜索、计算、数据库、API等） 每种工具的典型使用场景 工具选择的决策逻辑 工具调用与Agent规划的配合关系 实际落地中的工具注册与管理机制 Agent工具主要分为以下几类，每类解决不同能力边界问题： 1. 信息检索类 搜索引擎/知识库：弥补模型知识时效性和幻觉问题，如实时新闻查询、企业内部文档检索 数据库查询：SQL执行、向量检索，用于结构化数据获取 2. 计算与推理类 代码执行器：Python/Shell执行复杂计算、数据分析，解决数学推理短…
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