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险。 有时会需要Agent对之前的思考、行动回答用户的最终问题，如果对模型返回的结果不满意，可以选择使用AgentSessionSkill解决： llm_api = LLMs.of("pangu", llm_config=LLMConfig(llm_param_config=LL
final String customSystemPrompt = "你是财务报销助手。当需要用户反馈信息时，尽可能提示用户名称，手机号码等原始信息。今天的日期是" + new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日").format(new
Agent结果总结 有时需要Agent对之前的思考、行动回答用户的最终问题，如果对模型返回的结果不满意，可以选择使用AgentSessionSkill解决： final AgentSession agentSession = agent.run("我的数学成绩和语文成绩分别是多少"); final
completion_tokens Number 表示模型生成的答案中包含的tokens的数量。 prompt_tokens Number 表示生成结果时使用的提示文本的tokens的数量。 total_tokens Number 对话过程中使用的tokens总数。 流式（stream参数为true）
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