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「Agent技术架构」找到 11 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 能区分单Agent与多Agent的适用场景 阐述至少两种主流协作架构（如层级式、对等式、竞争式） 说明关键协作机制（任务分解、结果聚合、通信协议） 提及容错与一致性保障 结合实际场景举例 核心思路 复杂推理任务往往涉及多维度验证、长链条推导，单Agent容易陷入"思维盲区"。多Agent通过角色专业化+交叉验证提升可靠性。 主流技术架构 1. 层级式架构（Manager-Worker） Manager Agent负责任务分解与结果仲裁 Worker Agent各自专…
匹配正文：…调研、竞品分析、学术综述） 提及技术挑战（信息可信度、成本控制、长上下文管理） 核心定位 DeepResearch是自主式深度研究Agent，区别于传统RAG的单轮检索-生成模式，它能像研究员一样进行多轮探索、验证和综合。 技术架构：循环式"研究-反思"流程 1. 规划层（Planning） 接收研究主题，自主拆解为子问题树 动态调整研究方向，类似人类的研究思路演进 2. 执行层（Execution） 搜索：调用搜索引擎/数据库/API获取信息 阅读：提取关键内容，评估信息价…
匹配正文：…提及多Agent架构或当前主流框架（如LangChain、AutoGPT等） 核心概念 AI Agent是以大模型为"大脑"的自主智能体，与传统LLM的关键区别在于： 特性 传统LLM AI Agent 交互模式 单次问答，被动响应 多轮迭代，主动规划 信息获取 依赖预训练知识 可实时调用外部工具 任务执行 仅生成文本 可分解任务并执行操作 核心能力：规划（Planning）→ 推理（Reasoning）→ 行动（Acting）→ 观察（Observing） 的循环 技术架构…
学习内容与项目面试，在同一条路上。