搜索中文正文和常见中英文技术词,按教程、项目、面试题筛选。
「Agent 评估标准」找到 3 条内容
按专题浏览 →匹配正文:答案要点 明确定义Agent"基础能力"的边界(与通用LLM能力的区分) 列举核心要素并解释各自作用(感知、记忆、规划、工具调用、行动执行) 阐述能力间的依赖关系(如规划依赖记忆、行动依赖工具调用) 给出可量化的评估标准(非泛泛而谈) 结合美团业务场景举例说明 Agent"基础能力"的定义 Agent的基础能力是指将LLM的通用推理能力转化为自主解决复杂任务所需的专项能力模块,区别于纯文本生成的"被动响应",强调目标驱动下的主动决策与环境交互。 五大核心要素 要素 核心作用 …
匹配正文:答案要点 当前Agent的核心瓶颈(规划、记忆、工具可靠性) 技术突破方向(世界模型、神经符号结合、持续学习) 产业落地的关键障碍(成本、可控性、评估标准) 范式转变的可能路径(从LLM-centric到多模态具身智能) 美团等场景化公司的落地切入点 当前关键挑战 1. 规划与执行的鸿沟 LLM的"快思考"模式难以应对复杂多步任务,长期规划能力弱,容易陷入局部最优或循环 工具调用可靠性不足:API失败恢复、参数纠错、结果理解仍是痛点 2. 记忆与上下文瓶颈 长期记忆依赖外部向…
…会建一个提示词版本库,小流量A/B测试,关键变更必须跑回归测试,包括对抗样本,比如故意给模糊提问或者恶意输入。 这里有个落地前提:评估标准得先定义清楚,不然迭代方向就偏了。常见失败场景是业务侧和模型侧对质量理解不一致,比如业务觉得要详细,模型觉得要简洁。所以上线前我会和业务对齐评分细则,比如准确率、完整性、合规性各占多少权重。 还有一个点我最近在思考,就是系统Prompt和用户Prompt的边界。比如在客服场景,系统Prompt定义了角色和全局规则,用户Prompt是具体问题…
学习内容与项目面试,在同一条路上。