大模型智能体

标准的 LLM 备选方案（Fallback）往往会失败，因为次级模型接收到的数据载荷不兼容。本指南展示了如何构建一个复杂的恢复层，以保留状态、跨模型（如 Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o）转换 Schema，并确保 Agent 的可靠性。

本文深入探讨 VAKRA 评测框架，分析大语言模型智能体（LLM Agents）在复杂推理、外部工具集成及常见失败模式中的表现，为开发者提供构建稳定智能系统的技术指南。