登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
在人工智能领域，智能体（Agent）系统通过感知、决策与执行来完成复杂任务。其核心原理在于将大语言模型与工具调用、记忆机制相结合，形成自主工作流。元认知作为“对认知的认知”，为智能体带来了关键的技术价值：通过引入自我监控、评估与调整的闭环，能显著提升任务执行的可靠性、减少幻觉与逻辑错误，并增强对动态环境的适应性。这一能力在客服机器人、代码助手、数据分析等需要高准确性与鲁棒性的应用场景中尤为重要。本
检索增强生成（RAG）作为连接大语言模型与外部知识的核心技术，通过向量化检索与上下文增强，有效缓解了模型幻觉问题。其原理是将文档分割、嵌入并存储于向量数据库，在查询时进行语义相似度匹配，为LLM提供精准的参考依据。这一技术显著提升了智能体在专业领域的回答准确性与可信度，广泛应用于知识库问答、文档分析等场景。结合工具调用（Tool Calling）能力，智能体可进一步联网搜索、执行代码或操作API，
在AI技术快速发展的今天，智能体已成为连接大模型能力与实际应用场景的关键架构。其核心原理在于通过感知、决策、执行的自主循环，将复杂的任务拆解为可执行的步骤序列。这种技术价值在于显著提升了人机协作的效率和智能化水平，尤其在编程领域，能够将自然语言指令转化为具体的代码实现。应用场景广泛覆盖代码生成、自动化测试、安全审查等开发环节。本文聚焦的coding-agent-template项目，正是基于Ope
开源模板
——开源模板
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
龙虾开发者社区
