待验证50% 置信事实时间未知

多智能体架构中，可先用轻量级模型从上百个工具中选出最相关的5个，再传入主模型上下文，实现工具级物理隔离

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/7/2

首次发现

有效期至：2026/9/30

来源

Agent开发核心是上下文工程？深度拆解面试高频题

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相关事实

待验证该工具内置智能模型调度机制，简单问题用轻量模型，复杂任务自动切换到更强大的模型73% 相似已验证智能体范式引入了工具调用、记忆、规划与反思四大核心模块73% 相似已验证智能体的核心架构可以概括为：智能体 = 大模型（LLM）+ 工具（Tools）+ 记忆（Memory）+ 任务调度70% 相似待验证构建能够灵活调用多种模型的混合工具链是当前兼顾成本与质量的最优策略70% 相似待验证工具调用需要用LangGraph提供的ToolNode类来包装，普通大模型调用可直接用函数69% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/60343

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/60343

MCP

get_claim(id=60343)