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「AI Agent 构建」找到 114 条内容
按专题浏览 →匹配题目：在使用强化学习训练Agent调用工具的过程中，如何构建和优化训练数据？请说明正负样本、成功/失败轨迹的数据配比策略及其对训练稳定性与效果的影响。
匹配正文：答案要点 掌握LangGraph的三种核心构建方式（StateGraph、MessageGraph、Pregel底层） 理解状态机驱动 vs 消息驱动的设计差异 能说明各方式的适用场景和选型依据 了解LangGraph相比LangChain原生Agent的优势（循环、持久化、人机协同） LangGraph是LangChain团队推出的用于构建复杂Agent的框架，核心是将Agent建模为状态图（StateGraph）。主要构建方式有三种： 1. StateGraph（状态图）…
匹配题目：为了有效评估Agent或RAG系统的性能，应如何设计和构建高质量的评估数据集？请描述数据采集、标注流程、负样本构造以及确保数据代表性的方法。
学习内容与项目面试，在同一条路上。