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「AI Agent 工具」找到 388 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 可靠性：幻觉、工具调用失败、异常处理机制缺失 可解释性：推理过程黑盒、决策链路不透明 长期记忆：上下文窗口限制、记忆检索效率、知识更新 多步推理：规划错误累积、任务分解合理性、反馈闭环 需提出具体技术方向而非泛泛而谈 可靠性瓶颈与改进 核心问题 幻觉与事实性错误：Agent调用工具后仍可能编造结果，或误解工具返回 工具调用脆弱性：API变更、超时、异常格式导致级联失败 缺乏自我纠错：多数Agent"一错到底"，无有效回退机制 改进方向 引入验证节点：关键步骤后增加事…
匹配正文：…展方法（Tree of Thoughts、MCTS等） 强调评估体系的重要性（成功率、步骤合理性、效率指标） 规划能力的分层理解 Agent的规划能力可分为三个层次： 单步规划：根据当前状态选择下一步动作（工具调用） 短程多步规划：3-10步的任务分解与执行 长程复杂规划：开放式问题求解，需动态调整策略 核心训练技术路线 1. SFT阶段：构建高质量规划数据 数据类型 来源 关键要素 人工标注轨迹 专家演示 完整的思考-行动-观察循环 合成数据 强模型蒸馏 使用GPT-4/C…
匹配正文：核心原因：为何用向量数据库 Agent记忆 vs RAG知识库的关键差异： 动态演进：记忆随交互持续更新，非静态文档 时序敏感：需要"最近发生"和"历史相关"的双重检索 多模态关联：可能融合对话、工具调用结果、环境状态 向量数据库的稠密检索天然适合"语义相关但表述不同"的记忆匹配，且支持增量写入。 Embedding模型设计 场景 策略 说明 通用对话 直接用BGE/M3E等开源模型 成本低，基线可用 垂直领域（如高德地图） 领域微调 用历史对话数据做对比学习，强化地点、路线…
学习内容与项目面试，在同一条路上。