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为什么AI Agent需要决策模型?别让生成式LLM包揽一切
Agent框架普遍把生成式LLM当成唯一工具,导致延迟高、成本贵、结果脆弱。本文解析"决策模型"架构思路:将决策与生成分离,通过动态技能注入、记忆压缩、幻觉闸门和Schema拆分四种方式,让AI Agent更快、更省、更可预测。

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Agent-Native应用的正解:共享动作层而非UI操控
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编译式AI Agent架构:为何放弃运行时决策而选择固定流水线
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AI Agent架构核心抉择:确定性编排与LLM推理的边界该划在哪?
AI Agent架构的核心难题:确定性编排与LLM推理的边界该如何划分?本文剖析线性管道与分叉路径两种设计,探讨LangGraph框架下哪些决策该交给图、哪些该交给模型,以及控制层过度复杂化的陷阱。

多智能体架构之争:固定图谱还是动态发现?
多智能体系统该用固定图谱还是动态发现?本文剖析两种 Agent 架构的本质区别,梳理动态委派带来的发现、信任、权限、可观测性等六大挑战,并结合 LangGraph/LangChain 实践给出选型建议。
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