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「AI Agent 工具」找到 388 条内容
按专题浏览 →匹配正文：适合做过 Agent 工具调用的人，重点练接口设计、参数校验、失败重试、重复执行和安全控制。 教学示例：先换成自己的真实项目描述，再逐题练习。下面保留完整追问分支、检查重点与评分规则。 项目描述示例 负责【真实 Agent 场景】的工具协议与执行层，承担【真实工具或平台模块】。 需要准备：工具范围；个人职责；接口工件。 通过【真实 Schema 或路由改动】改善【真实成功率或错误指标】，代价为【真实延迟或维护成本】。 需要准备：指标基线；实验样本；失败类型；工程代价。 逐层练…
匹配正文：📊 学习时长:55-70 分钟 🎯 完成后能力:能为调研型 Agent 设计一套工具集(search / visit / scholar / 计算),理解基础工具注册与调用的边界,并讲清统一工具网关、容错、缓存怎么做 🔗 关联面试题:5 道(覆盖 5 个角度,见 Part 3) 这一章你会学到什么 ✓ 跟着做:给上一章的 mini-agent 配齐一套工具(search + visit + 计算器),亲眼看模型按需求自己挑工具 ✓ 看懂一个工具到底由什么组成:名字 + …
匹配正文：一句话:把「LLM + 一个工具循环」拼起来,就是 Agent 的本质。面试里「Agent 比直接调 LLM 多了什么」「ReAct 怎么跑」「Function Calling 怎么落地」,本质都在问这 30 行。 先建立心智:Agent = LLM + 工具循环 直接调一次 LLM,是「问一句、答一句」,模型只能用它脑子里的东西回答。 Agent 多了一个循环:模型可以说「我先去查一下」,你把它要查的工具真的执行,把结果喂回去,它再接着想——直到它觉得够了,给出最终答案。 …
学习内容与项目面试，在同一条路上。