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「AI Agent 架构」找到 380 条内容
按专题浏览 →匹配追问：场景切入 假设我们做智能客服Agent，需要教会它调用查订单、退换货等工具。冷启动时没有训练数据，你打算怎么获取第一批高质量数据来训练这个Agent？ 层层追问 训练一个能自主调用工具的Agent，数据从哪来？……合成数据具体怎么生成？光靠大模型自己造会不会有幻觉？……那人类反馈怎么收集更高效？……环境交互数据又怎么用？ 直球架构 聊一下大模型Agent训练数据的获取途径。合成数据、人类反馈、环境交互这三种策略，分别怎么实现？各自优缺点是什么？你会如何组合使用？
匹配追问：…用户一开始问退货流程，你给了步骤，过了两周他又来问同一个订单，但这时候退货政策已经变了。你觉不觉得之前给他的那个记忆反而会误导？那Agent是不是得有点“记性衰退”的能力？ 层层追问 Agent的记忆如果一直累积，会不会出现旧信息干扰新判断的情况？……那怎么决定哪些记忆该留、哪些该丢？……如果引入时间衰减来降低旧记忆的权重，具体在检索时怎么操作？ 直球架构 你有没有考虑过给Agent的记忆加一个衰退机制？从必要性聊起，再讲讲你可以怎么实现记忆的时效性衰减或优先级重估，比如时间…
匹配追问：场景切入 假设你做一个订单客服Agent，用户说‘帮我查昨天那单，然后退款，再重新下单’。这听起来简单，但Agent得自己拆步骤、调API、记状态。你觉得一个Agent要具备哪些基础能力才能把这一串活儿干完？ 层层追问 你觉得一个Agent要完成复杂任务，最关键的能力是什么？……那它怎么知道下一步该干啥？……如果调用工具后结果不对，它能自己纠正吗？……这些能力之间怎么配合才能形成一个闭环？ 直球架构 从技术架构角度，一个能够自主完成复杂任务的Agent，你认为它必须拥有哪几项…
学习内容与项目面试，在同一条路上。