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「Agent」找到 471 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…感知、长期记忆） 体现对当前业界实践的认知（如AutoGPT的局限、Devin的进展） 有前瞻性判断（如自我改进、价值对齐） 智能Agent发展的四个关键阶段 阶段一：工具调用与任务自动化（当前主流） 特征：基于Function Calling，完成单步或简单多步任务（订机票、写代码） 核心挑战：工具描述的准确性、参数填充的可靠性、错误恢复机制 突破点：ReAct范式（推理+行动交错）、工具学习（Tool Learning）、多模态工具理解 阶段二：复杂规划与分解（正在探索）…
匹配正文：答案要点 明确Agent核心能力边界（规划、记忆、工具、执行） 阐述ReAct/CoT等推理范式选择依据 设计可扩展的工具注册与调用机制 说明记忆模块的分层设计（短期/长期） 考虑安全与异常处理机制 整体架构：分层解耦的模块化设计 ┌─────────────────────────────────────┐ │ 交互层 (API/GUI) │ ├─────────────────────────────────────┤ │ 推理引擎层 │ ReAct/CoT规划器 │ │…
匹配正文：…nction Calling机制设计 记忆系统的短期/长期记忆分离 规划能力（ReAct/CoT/多步推理） 安全与可控性机制 多智能体协作与通信协议 整体架构：三层分离设计 感知层（Perception） 多模态输入处理：文本、图像、语音统一编码 意图识别模块：快速路由到对应处理流程 上下文窗口管理：动态压缩/筛选历史信息 认知层（Cognition） 核心推理引擎：支持CoT/ReAct/ToT等多范式 规划模块：任务拆解 → 子目标生成 → 执行序列 反思机制：执行后自…
学习内容与项目面试，在同一条路上。