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牛客690588823号
2022-01-13 17:27
南昌大学 数据分析师
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2022-01-13
在牛客打卡1天,今天学习:刷题 12 道/代码提交 42 次
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1. 自我介绍2. 介绍你写的这个项目3. 为什么要做多 Agent,而不是把所有能力都塞进一个 Agent多 Agent 的核心价值不是“看起来更高级”,而是把复杂任务里的角色分工显式化。单 Agent 在任务很长、工具很多、约束很多的时候,容易把规划、检索、判断和执行混在一起,导致上下文污染、错误放大、调试困难。多 Agent 可以把流程拆成规划 Agent、检索 Agent、执行 Agent、审查 Agent,每个 Agent 只负责一类清晰目标,行为边界更稳定。但多 Agent 也不是默认更好。它会引入额外通信成本、状态同步复杂度和错误传播路径。真正适合多 Agent 的场景,一般满足...
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数据分析师
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1. 自我介绍2. 介绍你这项目,重点讲 LLM 部分是怎么设计的3. 如果让你从零设计一个对话 Agent 的流程,核心状态有哪些核心状态至少要有会话状态、任务状态、工具状态和记忆状态。会话状态负责当前轮的输入输出和上下文窗口;任务状态描述目标、槽位、依赖和是否完成;工具状态记录已经调用过哪些外部能力、返回了什么、是否失败和是否可重试;记忆状态保存长期偏好、历史事实和结构化摘要。很多对话系统看上去只是“多轮聊天”,实际真正难的是状态机设计,如果状态边界不清晰,模型很容易把临时信息写成长久事实,或者把上一个任务的中间结果错误继承到当前轮。4. 如果用户和 AI 对话时生成的问题本身有冲突,系统...
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