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str: 获取指定城市的当前天气情况。 Args: location: 城市名称例如 北京。 unit: 温度单位celsius 或 fahrenheit。 # 1. 参数校验 if unit not in [celsius, fahrenheit]: return错误单位必须是 celsius 或 fahrenheit # 2. 调用外部API api_key os.getenv(WEATHER_API_KEY) url fhttps://api.weatherapi.com/v1/current.json?key{api_key}q{location} try: response requests.get(url) data response.json() temp data[current][temp_c] if unit celsiuselse data[current][temp_f] return f{location}的天气是{data[current][condition][text]}温度是{temp}度。 except Exception as e: return f获取天气信息失败{str(e)}# 将工具注册给智能体tools [get_weather]6. 智能体的记忆Memory是如何实现的谈谈短期记忆和长期记忆的区别与实现方式。参考答案短期记忆通常指对话上下文Conversation Context。通过在每次调用大模型时将之前的对话历史包括用户消息、AI回复、工具调用及结果包含在Prompt中来实现。优点是简单缺点是受上下文窗口长度限制且成本随对话长度增加而上升。实现ChatPromptTemplateMessagesPlaceholderLangChain。长期记忆用于存储超越当前对话上下文的海量信息需要时通过检索Retrieval的方式召回相关信息。实现通常使用向量数据库Vector Database。存储将信息历史对话、文档等切块chunk通过嵌入模型Embedding Model转换为向量Vector存入向量数据库。检索将用户当前问题或智能体的思考转换为向量在向量数据库中执行相似性搜索Similarity Search找到最相关的信息片段作为上下文注入到Prompt中。用途实现跨会话的记忆、基于私有知识的问答等。7. 在构建智能体时如何控制“幻觉”和错误传播参考答案清晰的指令在系统提示System Prompt中明确要求模型“基于已知事实”和“工具返回的结果”进行回答对不确定的事情要说“我不知道”。工具 grounding强制模型在回答用户问题前必须先调用工具获取可靠信息。用工具返回的真实数据ground truth来约束模型的输出。验证与闭环用户确认对于关键操作如发送邮件、支付让智能体生成总结并要求用户明确确认“是的”或“取消”后再执行。代码执行对于数学计算或数据分析让模型生成代码Python然后在安全的沙箱环境中执行代码并返回结果而不是让模型直接计算。反思Reflection与自我修正设计一个子智能体或步骤对主智能体的输出进行审查和校验检查其是否与工具结果一致、是否符合逻辑。8. 多智能体Multi-Agent系统有什么优势设计时需要注意什么参考答案优势分工协作不同智能体专精于不同领域如一个负责规划一个负责编码一个负责审核共同完成复杂任务效率和质量更高。解决复杂问题通过智能体间的辩论、竞争、协作可以解决单一智能体难以处理的开放式问题。可靠性提升可以通过“经理-员工”或“民主投票”等机制相互校验减少个体幻觉和错误。设计挑战与注意事项通信成本智能体间通信调用次数大幅增加导致延迟和API成本上升。需要设计高效的通信协议和协调机制。失控循环Cascading Failure一个智能体的错误可能被另一个放大导致系统崩溃。需要设计熔断机制和超时控制。一致性如何确保多个智能体的目标和输出保持一致是一个挑战。复杂性系统设计、调试和监控的复杂度呈指数级增长。9. 如何评估一个AI智能体的性能好坏有哪些评估指标参考答案评估智能体比评估单一模型更复杂需要多维度衡量任务完成成功率在基准测试集如WebArena AgentBench上智能体成功完成任务的百分比。这是最核心的指标。步骤效率Step Efficiency完成一个任务平均需要多少步推理-行动循环。步数越少效率越高成本越低。工具使用准确率智能体选择正确工具和生成正确参数的频率。成本与延迟单次任务消耗的Token数和总耗时。直接影响用户体验和运营成本。人工评估Human Evaluation由人类对智能体回答的正确性、连贯性、有用性进行打分。尤其是在开放域任务中至关重要。10. 在生产环境中部署和运维AI智能体有哪些挑战参考答案可靠性与容错大模型API可能不稳定工具调用可能失败。需要有重试、降级、超时和友好的错误回复机制。成本优化智能体的多次调用和长上下文会导致高昂的Token成本。需要监控用量、设置预算、使用缓存对常见查询缓存工具结果。监控与可观测性Observability需要记录和分析每个智能体的决策过程推理链、工具调用、结果而不仅仅是最终输出。这对于调试和优化至关重要。工具LangSmith Helicone 等LLM运维平台。安全与合规提示注入Prompt Injection防止用户恶意输入引导智能体执行非法操作。权限控制确保智能体只能调用该用户有权限使用的工具。数据隐私敏感信息不能泄露到日志或外部API中。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”