本文探讨了AI Agent工具设计中一个关键问题:如何处理SaaS产品中用户配置的预定义过滤器。作者提出了两种主流方案:一是将预定义过滤器直接嵌入提示词中,让大模型基于此进行扩充,但这种方法可靠性较低;二是工具入参支持双过滤器设计,分别接收用户配置和模型推测的过滤器,在执行时进行合并。这种设计既保留了用户配置的意图,又允许模型基于上下文灵活调整,提高了系统的适应性和准确性。文章还询问业界是否有更成熟的通用方案,反映了AI Agent系统设计中权限管理与动态执行的重要平衡问题。对于从事AI应用开发和系统架构的工程师来说,这一讨论提供了实用的设计思路和解决方案参考。
原文链接:Linux.do





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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。