标签: 智能体架构 (5 篇)

Meta 提出“组织第二大脑”架构，通过知识解耦与自我改进循环，无需重训模型即可持续吸收专家经验，将隐性知识转化为机构记忆。

Ai2 分享其海事智能体 Shippy 的构建经验，强调在高风险场景中，可靠性远比模型本身重要，并通过“灵魂、技能、配置”的架构实现可验证、可维护的智能体系统。

研究揭示大模型靠文风而非标签区分指令；文本去风格化可将注入攻击成功率从61%骤降至10%。

企业 AI 规模化落地的关键不在提示词或更强的大模型，而在“智能体 Logic”——用传统软件工程原语约束和引导 LLM，实现降本增效。

大语言模型做光学字符识别降低了错误率，但错误从明显的乱码变成了隐蔽的幻觉，传统验证工具失效，需要新的评估和架构思路。