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「多Agent系统」找到 417 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…ph 核心特点：模块化设计，链式调用（Chain）+ 图状态管理（LangGraph） 适用场景：快速原型、需要灵活编排的RAG+Agent混合系统 局限：抽象层较厚，复杂流程调试困难 2. AutoGPT / BabyAGI 核心特点：自主循环执行，目标分解 + 记忆管理 + 工具调用闭环 适用场景：开放式任务探索、自动化研究、个人助理 局限：容易陷入死循环，token消耗高，可控性差 3. MetaGPT 核心特点：多Agent协作，模拟软件公司角色（PM/架构师/工程师…
匹配正文：…说明记忆的分层设计（短期/长期/外部知识） 体现对实际工程权衡的思考（同步vs异步、容错机制） 核心架构：ReAct范式扩展 智能Agent的本质是**"观察-思考-行动"的闭环系统**，我将其拆解为四个核心模块： 1. 规划模块（Planning） 职责：将用户目标拆解为可执行的子任务，选择策略（单步/多步/树状搜索） 关键设计：支持Plan-and-Solve（先规划后执行）与ReAct（交错推理）两种模式切换 实现要点：利用LLM的CoT能力生成计划，同时预留人工干预接…
匹配正文：答案要点 从"单Agent能力增强"到"多Agent协作系统"的演进趋势 指出规划、记忆、工具调用三大核心模块的技术进展 分析延迟、可靠性、成本三大工程挑战 结合具体场景说明落地难点 整体趋势：从"能做事"到"会协作" 1. 架构演进三阶段 单Agent增强：ReAct → Reflexion → LATS，规划能力从单步推理向树搜索、自我反思进化 多Agent协作：AutoGen、MetaGPT、CrewAI等框架兴起，角色分工+通信协议成为关键 垂直领域深化：代码生成（D…
学习内容与项目面试，在同一条路上。