打赏

相关文章

7.3 ReAct、Plan-and-Execute:主流Agent规划框架对比实战

ReAct、Plan-and-Execute:主流Agent规划框架对比实战 推理与行动交织 vs 先规划再执行,如何选对规划框架?本节基于《AI工程》第6章「RAG and Agents」— Agents:Planning(ReAct、Plan-and-Execute、Reflexion 等框架)。 一、规划为何重要? 《AI工程》将规划机制列为智能…

7.2 函数调用与工具使用:Agent工具集设计与权限控制实战

函数调用与工具使用:Agent工具集设计与权限控制实战 工具定义、函数调用、权限控制,让 Agent 安全可控地使用外部能力。本节基于《AI工程》第6章「RAG and Agents」— Agents:Tools(函数调用、API 集成、工具集设计与权限控制)。 一、工具使用的价值 《AI工程》将工具使用…

7.1 智能体架构:感知-规划-行动-记忆-反思闭环详解

智能体架构:感知-规划-行动-记忆-反思闭环详解 读懂 Agent 的核心架构,从感知到反思的完整闭环。本节基于《AI工程》第6章「RAG and Agents」— Agent Overview:感知-规划-行动-记忆-反思的闭环架构。 一、什么是智能体(Agent)? Chip Huyen 在《AI工程》第6章将智能体(…

6.5 向量数据库选型指南:Milvus、Pinecone、Chroma对比实战

向量数据库选型指南:Milvus、Pinecone、Chroma对比实战 轻量、托管、大规模,如何选对你的向量数据库?本节基于《AI工程》第6章「RAG and Agents」— Retrieval Optimization:向量数据库选型。 一、为何需要向量数据库? Chip Huyen 在《AI工程》第6章将向量数据库选型列为…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部