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「AI Agent 工具」找到 388 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：这道题其实是在问，怎么把一个通用的大模型变成一个能真正干活的[[Agent]]，核心是让它学会在真实业务场景里做决策。我一般会从任务定义、环境构建、动作空间、学习策略和评估机制几个方面来设计整个流程。 先说任务定义。我的原则是先收敛再扩展，从垂直场景切入。比如做个外卖智能客服，一开始就只处理退款、催单、修改地址这几类高频操作，不碰太宽泛的开放域对话。成功标准也很明确：任务完成率、用户满意度、平均交互轮数。关键是要把任务类型划分清楚，比如信息查询、订单操作、异常处理、多轮协商，…
匹配正文：…危指令 高风险操作强制触发二次确认或人工审核 二、架构层：权限与审计 1. 三级权限体系 层级 控制对象 实现方式 用户级 谁能用Agent OAuth2 + RBAC，细到角色-工具映射 工具级 能调什么API 工具注册时打标签，运行时动态校验 数据级 能访问什么数据 行级权限（RLS），查询自动注入过滤条件 2. 调用审计全链路 TraceID贯穿：从用户请求→LLM推理→工具调用→外部API，唯一ID串联 结构化日志：记录"谁、何时、调了什么、传了什么参数、返回什么摘要…
匹配正文：一、Agent核心架构与优势 四大模块协同 规划（Planning）：CoT、ReAct、ToT 等策略将复杂任务拆解为可执行子步骤 记忆（Memory）：短期上下文 + 长期向量记忆，支持跨会话状态保持 工具（Tools）：Function Calling 对接外部 API、数据库、计算资源 行动（Action）：执行工具并观察结果，形成闭环 核心优势 优势 典型场景体现 自主性 智能客服自动判断需查询订单还是转人工 适应性 数据分析 Agent 根据中间结果动态调整分析路…
学习内容与项目面试，在同一条路上。