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我给 AI Agent 一个稍微复杂点的任务让它自己拆成几步去做、它确实拆得有模有样,可执行起来却经常翻车——后面那步明明要用到前面那步产出的结果它却抢在前面没跑完就先干了拿着一个空值或占位符往下走最后整条链全错,排查很久才搞懂它把本来有先后依赖的几步当成了互不相干谁先谁后都行的一张平铺清单的深度复盘
我做了个能调多个工具的 Agent,给它一个典型多步任务比如给新用户开通服务——需要先创建账号拿到 user_id、再用 user_id 创建订阅、最后用订阅信息发欢迎邮件,工具都给齐让它自己规划执行。结果它分解得很漂亮列出创建账号/创建订阅/发邮件几步看着挺专业,但执行顺序常常乱:有时先去创建订阅可这时账号还没建根本没 user_id 它就传个空的或瞎编的进去、还不报错不停下拿着 null 或占…- 9
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图算法完全指南:从 BFS/DFS 到 Dijkstra、A*、拓扑排序
图算法是程序员面试和真实工程里最重要的领域之一 —— 社交网络、推荐系统、地图导航、依赖管理、调度系统全靠它。这篇文章把 BFS、DFS、Dijkstra、A*、拓扑排序、最小生成树、并查集等核心图算法一次讲透。 图的表示 // 邻接表(稀疏图,最常用) const graph = { 'A': ['B', 'C'], 'B&#…- 0
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拓扑排序
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