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逻辑与搜索分离:AI代理可扩展性的关键突破
将AI代理的逻辑与搜索(推理)分离,能显著提升其可扩展性,通过解耦核心工作流与执行策略,解决从生成AI原型向生产级代理转型时的可靠性难题。LLM天生随机性导致提示不稳定,开发团队常需包装业务逻辑。本文深入剖析这一工程实践,探讨其原理、优势及行业影响,为AI工程提供实用洞见。(128字)
将AI代理的逻辑与搜索(推理)分离,能显著提升其可扩展性,通过解耦核心工作流与执行策略,解决从生成AI原型向生产级代理转型时的可靠性难题。LLM天生随机性导致提示不稳定,开发团队常需包装业务逻辑。本文深入剖析这一工程实践,探讨其原理、优势及行业影响,为AI工程提供实用洞见。(128字)