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我给 AI Agent 配了三十多个工具想让它无所不能,结果它反而经常选错工具、在几个功能相近的工具间反复横跳、甚至漏掉该用的那个,工具给得越多任务完成得越差的深度复盘
我做了个 AI Agent,本着能力越全越好,给它配了三十多个工具:查用户、查订单、查库存、发通知、查日志、改配置……而且很多功能相近、命名相似(同时有 query_user、get_user_info、fetch_user_detail 几个差不多的)。我以为工具越多 Agent 越强。可实际跑下来表现不升反降:它经常选错工具、在几个功能相近的工具间反复横跳、有时漏掉本该用的那个、把简单任务绕成…- 0
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从 单轮 LLM 一问一答 + 硬编码 prompt 链 + 完全无工具调用只会聊天 + 无记忆每轮失忆 + 无规划做不了多步 + 人工 if-else 编排 + 出错也不会自纠 初代 LLM 应用 → 2026 Agentic 智能体 + ReAct 推理-行动循环 + 工具调用让 Agent 动手 + 短期上下文与长期向量记忆 + 任务规划分解 + 多智能体协作 + MCP 标准化工具协议 + 反思自我纠错 + 人在回路护栏 现代 AI Agent 体系 87 天战役复盘:47 套工程修法 + 7 个 P0 复盘 + 6 条工程哲学
15 位 AI 应用工程师 87 天把一套用了两年的初代 LLM 应用——单轮一问一答、硬编码 prompt 链、完全没有工具调用只会聊天、无任何记忆每轮失忆、做不了多步任务、全靠人工 if-else 编排、出错也不会自我纠正的玩具——整体重构到 2026 年现代 AI Agent 体系:用 ReAct 推理-行动循环让模型边想边做、用工具调用让 Agent 能查实时数据调 API 执行真实操作、…- 2
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多 Agent 协作与工具调用编排完全指南:从一次"7 个 tool 塞一个 prompt 用户问账单 Agent 去查工单"看懂为什么 LangChain ReAct 远远不够
2024 年我们给一家 SaaS 公司做 AI 客户成功助手业务场景是客户提一个问题比如我的账单为什么多了 300 美元系统需要调用账单 API 加用量 API 加工单系统加知识库综合给出解释第一版用 LangChain ReAct Agent 一个大 prompt 塞所有 tool description 跑通 demo 老板说 AI 真神奇上生产第二天就崩了第一种最让我傻眼是 ReAct lo…- 0
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Function Calling 完全指南:从一次"让模型查订单、它却把参数编得一塌糊涂"看懂工具调用
2024 年我做一个智能客服助手。需求很常见:用户问我那个订单 A1234 发货了吗助手得去查订单系统把真实状态告诉用户。第一版我做得很直接把用户的问题发给大模型模型回答本地一试模型张口就编了个发货状态它根本没有我的订单数据。我意识到模型查不了实时数据得让它调我的接口。我想了个办法在 prompt 里告诉模型如果用户问订单你就返回一个 JSON我再用代码把模型输出的字符串解析出来拿到订单号去查库本…- 0
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AI Agent 完全指南:从 ReAct 到 Multi-Agent 的工程架构
Agent 是 2024 年最热也最被滥用的词。"AI Agent""LangGraph Agent""自主 Agent""Multi-Agent" —— 听起来花样很多,但拆开看,所有 Agent 系统的核心都是同一个循环:感知 → 决策 → 行动 → 观察 → 再决策。这篇文章把 Agent 从最基础的 ReAct…- 2
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Function Calling 完全指南:让 LLM 调用工具的工程实战
Function Calling 让 LLM 从"只会说话"升级到"能调工具",是当代 AI Agent 的基础设施。但它的工程细节(参数 schema、错误处理、并行调用、流式响应)远比看起来复杂。这篇文章把 Function Calling 从最基础调用讲到生产级实现,讲清楚它和 Tool Use / Plugin / Action 的关系。 Funct…- 0
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