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「大模型 Agent 系统」找到 296 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…型还一直选它。所以上线后我会特别关注 数据漂移 监控，定期重新评估工具画像。 另外，我还会考虑用 [[ReAct]] 循环让 [[Agent]] 在执行中动态调整选择，而不是一次定死。比如第一次调用失败后，Agent 能根据错误信息重新选一个工具，这比简单的降级策略更智能。 所以我会把工具选择机制看成是一个持续优化的系统，而不是一个固定的模块。我更倾向用规则加打分的混合策略，因为它在成本和效果之间平衡得最好，LLM 只用在需要推理的少数场景。这样既避免了规则引擎的僵硬，又控制…
匹配口述回答：这道题其实是在问，我们怎么理解大模型和[[Agent]]的关系，以及真正落地的时候，什么该交给Agent自主，什么必须人盯着。我觉得核心就一句话：LLM是大脑，Agent是完整的人。大脑能思考，但人才能感知、规划、行动、记忆，形成一个闭环。 具体说一下，LLM是被动响应的，你问一句它答一句，单次推理；Agent不一样，它自己会拆任务、调工具、看反馈、迭代执行。你可以这么理解：LLM像个知识丰富的顾问，你问什么它说什么；Agent像个项目经理，自己定目标、找人干活、检查结果。 …
…这对模型推理能力要求很高，目前只有GPT-4级别的模型勉强能做。所以我觉得，短期内还是要靠工程约束，长期等基座模型推理能力跃升了，Agent才能真正自主起来。 总的来说，我更倾向把Agent框架看作一套标准化工具调用的接口，它帮我们把LLM和外部系统连起来了，但智能本身还得靠模型进步。 这道题本质在问Agent的工程落地价值 先看当前效果：Demo好但实际成功率低 对比LangChain和AutoGPT：一个偏控制一个偏探索 三个硬约束：可靠性、成本、调试 落地建议：半自动+…
学习内容与项目面试，在同一条路上。