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「任务分解」找到 49 条内容
按专题浏览 →匹配题目：为了更好地支持AI Agent的能力构建（如任务分解、工具调用、环境交互等），你认为基础大模型在架构设计、训练目标或输出格式上应做出哪些针对性优化？
匹配正文：一、任务分解与Agent架构 采用分层规划+迭代优化的三层架构： 层级 Agent名称 核心职责 理解层 需求解析Agent 提取用户偏好（预算、风格、体力）、约束条件（时间、必去点）、隐性需求 规划层 行程编排Agent 基于约束求解生成初步日程（景点-交通-餐饮-住宿的时空组合） 执行层 验证优化Agent 检查可行性（开放时间、路程合理性）、成本估算、生成备选方案 协作机制： 主控Orchestrator维护共享状态树（用户画像、当前行程草案、待确认事项） 层内并行（如…
匹配正文：…ent深耕单一领域，Prompt和工具集更聚焦 并行效率：目的地推荐与交通查询可并发执行 容错隔离：单个Agent失败不影响全局 任务分解策略：两阶段混合分解 阶段 分解方式 说明 粗规划 按领域并行 目的地Agent + 交通Agent + 住宿Agent 同时给出候选方案 精编排 按时序串行 日程协调Agent整合结果，按天编排并解决冲突 子Agent职责与协作 用户输入 → 意图理解Agent（提取预算、天数、偏好） ↓ ┌─────────┼─────────┐ ↓ …
学习内容与项目面试，在同一条路上。