AI Agent 系统设计面试现场
邓明
前大厂资深专家,AI 领域连续创业者
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09|TAO 机制:为什么你的 Agent 总是“选错工具”?

你好,我是大明,今天我们接着学习 TAO,讨论一个更加深入的话题:怎么提高选择工具的准确率。
在 TAO 里面,如果说什么最重要,那么我认为一定是选对 Action 最重要。
而在面试中,这也算是一个热点问题,所以如果你能够提前准备好解决方案,并且在简历中、自我介绍中主动强调自己有优化 Action 选取准确率的经验,引导面试官发问。这样一来,你就能赢得竞争优势。
在这之前,我们先讨论一些有关 Action 设计的问题。

基础知识

Action 的粒度

有些时候,面试官会给你一个下马威,突然问:Action 和工具是一样的吗?这个问题其实就是讨论到了 Action 的粒度问题。我直接给出一个评价标准:Action 是一个业务上完整的操作
换一句话来说,Action 内部可以是只调用一个工具,也可以是调用多个工具,甚至于还可以启动一个子 Agent。但是不管如何,它在业务上就是一个独立的、完整的步骤。
举个例子来说,我们可以将获取用户画像作为一个 Action。而这个 Action 内部是如何获得用户画像的,可以有比较复杂的逻辑。它可以先尝试从缓存中获取,再尝试从 MySQL 中获取,实在拿不到它可以降级到用一些用户标签来替代用户画像。
但是这里也有一个问题,就是你在实践中可能看到一些 Action 的范围好像并不符合我说的这个标准。比如说,有些人会把从缓存中获取、从 MySQL 中获取分别做成两个 Action。
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