智能体系统的四大核心架构
本质上，智能体就是一个While循环，其内部执行模型运行、工具调用和上下文组装，直到不再需要工具调用时终止。整个循环实际上包含四个工程层级：提示词工程、上下文工程、Harness工程和Loop工程。提示词工程定义了模型在单次调用中接收到的输入，通常由角色、指令、示例和输出格式组成。根据接收到的文本信息，它可以改变模型内部的计算和推理方式。常用技巧包括：少样本提示、思维链提示、提示分层、角色规范提示、反向提示、结构化提示和ARQ推理查询、自洽性抽样等。上下文工程包含了模型在回合中看到的所有内容，而不仅仅是提
AI前沿精选：揭示模型偏见与推理新策略（7.3）
LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言1、[CL] Distill to Detect：通过插件蒸馏暴露大语言模型的隐秘偏见 2、[LG] QuasiMoTTo：拟蒙特卡洛推理时扩展方法 3、[CL] DiscoLoop：融合离散嵌入与连续隐状态的循环架构用于多跳推理 4、[CL] 图原生强化学习借助概念重组实现可追踪的科学假设构建 5、[LG] 正确且恰当：结合可验证奖励与人类示例的语言模型训练摘要：利用插件蒸馏技术揭示大语言模型的隐性偏见、基于拟蒙特卡洛的推理时计算扩展、面向多