待验证50% 置信解决方案精确时间

该项目采用三段式架构：LLM解析意图并转化硬约束、麦当劳MCP拉取门店数据、本地脚本optimize_meal.py枚举组合并做最优券匹配，再由LLM翻译回自然语言

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/12

首次发现

来源

让LLM负责语言，脚本负责计算：决策型Agent的三段式架构

涉及实体

mcd-meal-optimizerproduct optimize_meal.pyproduct MCPconcept

相关事实

待验证该产品采用多LLM路由架构,根据用户意图将请求分发到最适合的模型,不同模型在讲故事、数学、翻译等任务上各有所长69% 相似待验证基于LLM的信息抽取方案通过提示词工程即可快速适配不同业务场景，只需修改提示词中的字段定义和示例，无需重新训练模型67% 相似待验证LlamaIndex框架提供了构建多模型协作、条件分支、结果验证等编排系统的基础设施66% 相似待验证可借助豆包、Kimi等第三方AI工具生成系统提示词，描述清楚需求后约一分钟即可生成结构完整的提示词65% 相似待验证LLM 工具支持模板和系统提示词功能65% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1003270

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1003270

MCP

get_claim(id=1003270)