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「多Agent设计原则」找到 24 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…er/receiver/task_id/payload 共享内存：全局Context维护对话历史与中间状态 黑板架构：公共知识库，Agent异步读写，解耦依赖 4. 任务分解与动态规划 采用Hierarchical Task Network：大任务→子任务→原子操作 引入ReAct+Reflection：执行后自我评估，失败则重规划或上报 5. 关键设计原则 容错设计：超时熔断、降级到单Agent、人工介入节点 一致性保障：关键决策需多Agent投票或验证Agent复核 可观…
匹配正文：答案要点 能清晰描述多Agent系统的核心组件（Agent本体、通信机制、协调层、环境接口） 能阐述至少2-3个通用设计原则（单一职责、分层协作、状态共享） 能结合具体框架（如AutoGen、CrewAI、LangGraph）说明实践差异 能讨论中心化vs去中心化架构的权衡 能提及容错与动态扩展等工程考量 多Agent系统的基本结构 核心组件四层结构： Agent本体层：每个Agent包含LLM推理引擎、工具集（Tools）、记忆模块（短期/长期）、角色定义（Persona）…
…明确分层架构（感知-规划-执行-记忆） ReAct/CoT推理模式设计 工具描述Schema标准化 Prompt模块化与版本管理 多轮对话状态维护机制 典型Agent架构（四层设计） 感知层（Perception） 多模态输入解析：文本/语音/图像统一编码 意图识别模块：粗粒度意图分类 + 槽位抽取 上下文压缩：历史对话摘要，控制窗口长度 规划层（Planning） 推理引擎：ReAct/CoT/ToT模式选择 任务分解：将复杂目标拆解为可执行子任务 动态规划：根据执行反馈调…
学习内容与项目面试，在同一条路上。