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「LLM Agent 工具调用」找到 222 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…rkdown标记、补全缺失括号（regex+启发式） 2. 字段校验：Pydantic校验 → 缺失字段用默认值/重试填充 3. LLM自修复：将错误JSON+错误信息再次输入，请求修正（1次重试上限） 成本意识：L3重试触发率应控制在<2%，否则回退到提示词优化 实际场景选型 场景 推荐组合 原因 实时Agent工具调用 Schema约束 + 轻量后处理 延迟敏感，容忍偶发重试 批量数据生成 Grammar-based + 完整后处理 准确率优先，可并行 多租户SaaS 动…
匹配正文：…cy 多次采样取多数投票 高确定性要求的推理任务 ReAct Thought → Action → Observation 循环 Agent工具调用场景 三、RAG与Agent中的差异化设计 RAG场景 【系统指令】你是领域专家，严格基于提供的参考资料回答。 【参考资料】{retrieved_docs} 【约束】若资料不足，明确告知"根据现有信息无法确定"，禁止编造。 Agent场景 工具描述：用Function Schema精确定义参数和返回值 状态管理：在Prompt中维…
核心思路 Agent系统的Prompt优化评估需区分单步效果与端到端链路效果，建立分层评估体系。 自动评估指标 类型 具体指标 适用场景 规则-based 正则匹配、JSON合法性、工具调用格式正确率 结构化输出验证，如Function Calling参数格式 模型-based LLM-as-Judge（GPT-4/Claude打分）、NLI entailment 语义正确性、回答相关性，需设计明确评分维度 执行反馈 任务完成率、步骤数、工具调用成功率、端到端延迟 真实业务闭…
学习内容与项目面试，在同一条路上。