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用開源 LLM 系統化構建 AI 智慧體

一份可上手的藍圖：用 Llama、Mistral 和結構化工具執行來設計可靠的智慧體。

核心架構

  • 規劃器：將目標拆解為可執行的步驟
  • 執行者：執行具型別的工具/API 並驗證輸出
  • 記憶：向量與鍵值儲存，涵蓋短期與長期記憶
  • 監督者：評估結果、重試、升級處理

工程實務

  • 採用嚴格驗證的 Schema 優先工具
  • 具確定性的重試與有界迴圈
  • 提示詞版本管理與變更追蹤
  • 遙測：追蹤、指標與結構化日誌

開源 LLM 選擇

  • Llama：整體效能強大，工具生態完善
  • Mistral/Mixtral：推論高效，推理能力佳
  • Qwen：多語言優勢
  • 本地託管：vLLM、TGI、Ollama

評估與安全

  • 任務成功率與品質評分
  • 工具錯誤分析與復原
  • 安全政策與紅隊演練
  • 成本與延遲預算

部署檢查清單

  • 安全的憑證與沙箱化工具
  • 每個代理與租戶的速率限制
  • 可觀測性整合（OpenTelemetry）
  • 上線策略與金絲雀測試

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