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「大模型 Agent 架构」找到 269 条内容
按专题浏览 →匹配追问：场景切入 假设你做一个代码生成Agent，第一次生成的代码跑出来报错，你有没有办法让它自己看看哪里错了、然后改对？不是简单重试，而是让它反思一下为什么错、怎么改。 层层追问 你设计的Agent如果第一步推理错了，后面全错，怎么处理？……如果让它自己检查呢？……那它怎么知道哪里错了？怎么把这种自我检查做到推理流程里？ 直球架构 解释一下大模型里的反思机制，设计原理、三层闭环结构，以及在推理中怎么帮助纠错和调整策略，直接说核心设计思路。
匹配正文：…确可控 合规审计要求 金融、医疗场景需要可复现的执行路径 多工具串联 工具间有强依赖顺序（A的输出必须是B的输入） 成本可控 减少LLM反复推理的token消耗 Workflow的致命局限 分支爆炸：条件判断超过3层时，DAG图复杂度指数级上升 异常脆弱：工具返回格式偏差、超时、权限变更都需要硬编码处理 丧失泛化：新工具接入需人工重绘流程，无法"即插即用" 推荐架构：分层设计 顶层：Agent（LLM决策）—— 理解意图、选择策略 ↓ 中层：Workflow引擎 —— 执行确…
Function Calling 怎么解析用户指令? 大模型将自然语言映射到函数调用的技术原理详解 Agent 美团 Agent Function Calling 原理 大模型函数调用 自然语言到函数映射 美团
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