A. 기본 키워드 검색을 통해 언급을 필터링하고 신뢰도 점수가 매우 낮은 언급을 제거하는 접근 방식을 사용하며, API 데이터를 1차 필터로 활용합니다.

B. 모든 언급을 신뢰도 점수와 관계없이 동등하게 신뢰할 수 있는 것으로 취급하고, 불일치를 최소화하기 위해 균일한 데이터 처리 워크플로를 적용하는 접근 방식을 사용합니다.

C. 임계값 기반 접근 방식을 사용하여, 신뢰도 점수가 잘 보정된 API에 일반적으로 사용되는 임계값과 일치하는 사전 정의된 수준을 초과하는 경우에만 언급을 허용합니다.

D. 에이전트의 텍스트 분석과 API의 신뢰도 점수를 결합하는 접근 방식을 사용하여 언급을 식별할 때 에이전트의 평가에 더 큰 가중치를 부여합니다.

A. 에이전트의 장기 메모리를 재설정하고 로그를 다시 초기화합니다.

B. 도구 기능 사양을 업데이트하고 동작 순서를 재시험합니다.

C. 도구 탐색을 촉진하기 위해 모델 온도를 높입니다.

D. 컨텍스트 범위를 넓히기 위해 도구 검색 벡터 유사성 임계값을 낮춥니다.

A. 중간 의사 결정 지점, 사용자 상호 작용 패턴 또는 에이전트 대화 중 유익한 인간 개입 기회를 검토하지 않고 최종 작업 완료율만 모니터링합니다.

B. 의사결정 신뢰도 점수, 사용자 수정 패턴, 개입 효과, 설명 가능성-만족도 상관관계 등을 추적하는 다단계 평가를 구현합니다.

C. 개입 효과, 의사 결정 투명성 또는 사용자 신뢰 지표에 대한 체계적인 추적 없이 무작위 대화 샘플에 대한 주기적인 수동 검토에 의존합니다.

D. 특정 의사 결정 근거, 상담원 설명에 대한 사용자 피드백 또는 신뢰 구축을 위한 투명성 개선 기회 등을 수집하지 않고 익명의 사용 통계를 수집합니다.

A. 반응

B. 상징적 계획

C. 제로샷 CoT

D. 다중 계획 생성