面试官：Agent智能体核心构成模块？

1. 感知模块（Perception）
- 功能：通过传感器、API、文本/语音输入等方式，从环境或用户处获取原始数据。
- 关键技术：多模态数据处理（文本、语音、图像）、信号降噪、数据标准化。
- 产品视角：需平衡数据采集效率与用户隐私（如明确告知数据用途）。
2. 认知与决策模块（Cognition & Decision-Making）
- 理解层：自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）解析输入内容。
- 知识库：存储长期记忆（领域知识库、用户画像）和短期记忆（会话上下文）。
- 推理与决策：基于规则引擎、机器学习模型（如强化学习）或规划算法生成行动策略。
- 产品视角：需关注决策透明性（如可解释性AI）与伦理风险（如避免偏见）。
3. 执行模块（Action）
- 功能：将决策转化为具体行动，如控制硬件、调用API、生成回复。
- 关键技术：动作序列编排、与外部系统集成（如IoT设备）。
- 产品视角：需设计容错机制（如执行失败后的回退策略）。
4. 学习与优化模块（Learning & Adaptation）
- 持续学习：通过用户反馈、在线学习（Online Learning）更新模型。
- 自适应机制：动态调整策略（如对话系统根据用户情绪改变语气）。
- 产品视角：需平衡模型迭代速度与稳定性（如A/B测试验证新策略）。
5. 交互模块（Interaction）
- 多模态交互：支持语音、GUI、手势等交互方式。
- 对话管理：维护上下文、处理多轮对话跳转（如电商客服的订单追踪）。
- 产品视角：注重用户体验设计（如减少交互摩擦、提供情感化反馈）。
6. 系统与安全模块（System & Safety）
- 资源协调：多任务调度、计算资源分配（如边缘计算优化）。
- 安全合规：数据加密、偏见检测、异常行为监控（如自动驾驶的紧急制动）。
- 产品视角：需符合行业法规（如GDPR）并建立用户信任。
7. 评估与反馈闭环（Evaluation & Feedback Loop）

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