今天分享的是：张尧：AI Agents在On-call助手场景中的探索与实践开云体育
论说推断：24页
在eBay的Sherlock.io监控平台布景下，On-call平常责任面对诸多问题，如对种种时刻问题的商量、数据问题、告警问题及资源配额问题等。为经管这些问题，对商量时刻进行了调研，包括检索增强生成（RAG）、智能体（AI Agents）至极商量时刻如ReAct、反念念（Reflection）、念念维树（ToT）、树搜索（LLM Agents + MCTS）等，并对比了它们的性价比。基于此，冷漠了AI Agents在On-call助手场景中的应用决策，通过意图识别欺诈非凡词汇识别和RAG贯穿用户问题，路由继承分层、动态小样本示例和集成样子将问题分派给Q&A Agent或Triage Agent，重路由用于处理用户神色不清、追问或路由失实等情况，智能计较字据问题分析原因并制定活动要领，受控履行继承ReAct和单旅途最好优先搜索均衡成果与花销。改日瞻望方面，评估决策面对多轮、对话式和时分敏锐等难点，同期多Agents系统的发展标的包括分层、去中心化或分享、勾搭式音信池等架构，这些探索与实践旨在升迁On-call助手场景下的问题经管效力和成果，以更好地应酬监控平台商量责任中的各式挑战。
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