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「AI Agent 架构设计」找到 42 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 明确分层架构设计（感知层、认知层、执行层） 工具调用与Function Calling机制设计 记忆系统的短期/长期记忆分离 规划能力（ReAct/CoT/多步推理） 安全与可控性机制 多智能体协作与通信协议 整体架构：三层分离设计 感知层（Perception） 多模态输入处理：文本、图像、语音统一编码 意图识别模块：快速路由到对应处理流程 上下文窗口管理：动态压缩/筛选历史信息 认知层（Cognition） 核心推理引擎：支持CoT/ReAct/ToT等多范式 …
匹配题目：请描述一个基于大模型的Agent系统的典型架构设计，包括各个核心组件的功能划分，并详细说明Agent内部prompt设计的关键原则和最佳实践。
匹配正文：答案要点 代码表征方案（AST/Graph/Embedding的多层次表示） 检索架构设计（文件级→函数级→行级的分层索引） 上下文压缩与智能截断策略 代码执行沙箱与工具链集成 增量更新与实时同步机制 核心挑战 代码库级Agent区别于通用RAG的关键：结构化语义强、依赖关系复杂、需要精确到符号级别。 技术方案分层 1. 多粒度代码表征 层级 表示方式 用途 文件级 代码摘要Embedding 粗筛相关模块 函数/类级 AST + 签名Embedding 定位具体实现 行/块…
学习内容与项目面试，在同一条路上。