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实战:智能客服 Agent 完整实现 系列收尾实战篇。把前面讲的 ReAct 循环、工具调用、RAG 知识库、记忆系统、安全护栏全部串起来,从零设计一个完整的智能客服 Agent:整体架构、工具设计、Prompt 设计、对话流程、转人工逻辑、测试优化。 大家好,我是黒漂技术佬。 前面 11 篇把 A 阅读全文
posted @ 2026-09-14 18:20
阿拉斯攀登
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摘要:
工程化:部署、监控、成本优化 Agent 做出来只是第一步,上线运行还要考虑部署架构、稳定性、监控告警、成本控制。这篇讲 Agent 的工程化落地:服务部署、流式输出、并发处理、监控指标、成本优化、错误重试、版本管理。 大家好,我是黒漂技术佬。 Demo 好做,生产环境难。Agent 跑通了不代表就 阅读全文
posted @ 2026-09-14 18:20
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安全与可控性:输出校验、权限控制 Agent 能调用工具、操作外部系统,就有安全风险。这篇讲 Agent 的安全风险、输出校验、工具权限控制、人在回路机制,以及护栏(Guardrails)设计。 大家好,我是黒漂技术佬。 Agent 能调用工具,能力越大风险越大。发错邮件、删了数据、泄露隐私、输出有 阅读全文
posted @ 2026-09-14 18:20
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评估与调试:Agent 效果怎么衡量 Agent 比普通对话模型难评估得多,因为涉及多步推理、工具调用、长任务执行。这篇讲 Agent 的评估维度、评估方法、调试技巧,以及怎么定位和优化常见问题。 大家好,我是黒漂技术佬。 普通大模型问答,看回答对不对就行。Agent 复杂多了:规划对不对、工具选得 阅读全文
posted @ 2026-09-14 18:20
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Agent 框架对比:LangChain / AutoGPT / CrewAI 做 Agent 不用从零写,有很多成熟框架可选。这篇对比主流的 Agent 开发框架:LangChain、AutoGPT、CrewAI、LlamaIndex、LangGraph,各自的特点、适用场景,以及选型建议。 大家 阅读全文
posted @ 2026-09-14 18:20
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RAG + Agent:知识库增强的智能体 纯大模型知识有限且会过时,加上 RAG(检索增强生成)的知识库,Agent 才能回答企业内部的专业问题。这篇讲 RAG 和 Agent 怎么结合:检索工具怎么设计、什么时候检索、怎么提升检索质量、Agent + RAG 的典型架构。 大家好,我是黒漂技术佬 阅读全文
posted @ 2026-09-14 18:20
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多 Agent 协作:角色分工与通信 单个 Agent 能力有限,多个 Agent 分工协作能完成更复杂的任务。这篇讲多 Agent 系统的设计:常见的角色分工模式、通信方式、协调机制,以及典型的多 Agent 架构。 大家好,我是黒漂技术佬。 单个 Agent 再强,也很难同时擅长调研、写作、代码 阅读全文
posted @ 2026-09-14 18:20
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规划能力:任务分解与多步推理 复杂任务不能一步做完,Agent 需要能把大目标拆成小步骤,一步步执行。这篇讲 Agent 的规划能力:任务分解的方法、Chain of Thought、Tree of Thoughts、Plan-and-Execute 模式,以及规划失败了怎么调整。 大家好,我是黒漂 阅读全文
posted @ 2026-09-14 18:20
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记忆系统:短期记忆、长期记忆、向量记忆 Agent 要持续完成任务、记住用户偏好,必须有记忆系统。这篇讲 Agent 的三层记忆架构:短期工作记忆、长期对话记忆、向量知识库记忆,各自的作用、实现方式、以及怎么设计合理的记忆机制。 大家好,我是黒漂技术佬。 人有短期记忆和长期记忆,Agent 也一样。 阅读全文
posted @ 2026-09-14 18:20
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Agent 核心架构:思考-行动-观察循环(ReAct) ReAct 是 Agent 最经典的工作模式:思考要做什么 → 执行动作 → 观察结果 → 再思考下一步。这篇深入讲 ReAct 的原理、Prompt 模板设计、循环控制、停止条件,以及实际开发中的常见问题。 大家好,我是黒漂技术佬。 上一篇 阅读全文
posted @ 2026-09-14 18:20
阿拉斯攀登
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