Agent

在复杂、动态的环境中，Agent 经常会遇到大量潜在的行动、相互冲突的目标以及有限的资源。如果没有明确的流程来确定后续行动，Agent 可能会遭遇效率降低、操作延迟或无法实现关键目标的情况。优先级排序模式通过使 Agent 能够根据重要性、...

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提示词链模式概述 提示词链（Prompt Chaining），有时也称为管道模式（Pipeline pattern），是利用大型语言模型（LLM）处理复杂任务时的一种强大范式。提示词链不是期望 LLM 在单一的、整体化的步骤中解决复杂问题，...

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概述 AgentSpace 是一个旨在通过将人工智能融入日常工作流程来推动"Agent 驱动型企业"发展的平台。其核心能力在于为组织的整个数字足迹（涵盖文档、电子邮件和数据库）提供统一搜索功能。该系统借助先进的 AI 模型（如 Google...

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本章探讨了使智能 Agent 能够系统地评估其性能、监控目标进展以及检测操作异常的方法论。虽然第 11 章概述了目标设定和监控，第 17 章讨论了推理机制，但本章侧重于持续的、通常是外部的、对 Agent 有效性、效率和合规性要求的测量。这...

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要使 LLM 作为 Agent 有效运作，其能力必须超越多模态生成。与外部环境的交互不可或缺，包括访问实时数据、使用外部软件以及执行特定操作任务。模型上下文协议（MCP）通过提供标准化接口满足此需求，使 LLM 能与外部资源交互。该协议是实...

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本章探讨了使智能 Agent 能够主动寻求新信息、发现新可能性并识别其操作环境中未知的未知因素的模式。探索和发现不同于被动行为或在预定义解决方案空间内的优化。相反，它们侧重于 Agent 主动进入陌生领域、尝试新方法并生成新知识或理解。这种...

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构建智能系统实战指南[^1]，作者：Antonio Gulli 目录 - 总计 424 页 = 1+2+1+1+4+9+103+61+34+114+74+5+4 11 致谢，1 页 鸣谢，2 页 [最终版，已完成最后审阅] 前言，1 页 [...

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要使 AI Agent 真正有效且有目的性，它们不仅需要处理信息或使用工具的能力，还需要明确的方向感和判断自身是否真正成功的方法。这就是目标设定和监控模式发挥作用的地方。该模式的核心是为 Agent 提供具体的工作目标，并为其配备跟踪进度和...

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学习和适应对于增强人工智能 Agent 的能力至关重要。这些过程使 Agent 能够超越预定义参数进行演化，通过经验和环境交互实现自主改进。通过学习和适应，Agent 可以有效应对新情况并优化其性能，而无需持续的人工干预。本章将深入探讨支撑...

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资源感知优化使智能 Agent 能够在运行过程中动态监控和管理计算、时间和财务资源。这与简单的规划不同，后者主要关注动作序列的安排。资源感知优化要求 Agent 就动作执行做出决策，以在指定的资源预算内达成目标或优化效率。这涉及在更准确但昂...

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Vibe 编码：入门路径 "Vibe 编码"已发展为快速创新与创意探索的高效技术。该实践通过运用 LLM 生成初始草稿、梳理复杂逻辑或构建快速原型，显著降低启动门槛。其核心价值在于破解"空白页"困境，助力开发者从模糊概念快速过渡至具体可执行...

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人机协同（Human-in-the-Loop，HITL）模式在 Agent 的开发和部署中扮演着关键战略角色。它巧妙地将人类认知的独特优势——如判断力、创造力和细致入微的理解——与 AI 的计算能力和效率相结合。这种战略整合不仅是可选方案，...

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本章深入探讨智能 Agent 的高级推理方法，重点关注多步骤逻辑推理和问题解决。这些技术超越了简单的顺序操作，使 Agent 的内部推理过程变得明确。这使 Agent 能够分解问题、考虑中间步骤并得出更可靠和准确的结论。这些高级方法的核心原...

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附录 A：高级提示工程技巧 提示工程简介 提示工程是与语言模型交互的主要接口，是指通过精心设计输入来引导模型生成期望输出的过程。这包括构建请求结构、提供相关上下文、指定输出格式以及展示预期的响应模式。设计精良的提示能够最大限度地发挥语言模型...

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虽然单体 Agent 架构对于定义明确的问题可能是有效的，但在面对复杂的多领域任务时，其能力往往受到限制。多 Agent 协作模式通过将系统构建为由不同专门化 Agent 组成的协作集合来解决这些限制。这种方法基于任务分解原则，其中高级目标...

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并行化模式概述 在前面的章节中，我们探讨了用于顺序工作流的提示链和用于动态决策及不同路径间转换的路由。虽然这些模式不可或缺，但许多复杂的 Agent 任务涉及多个可同时执行而非顺序执行的子任务。这正是并行化模式变得至关重要的场景。 并行化涉...

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LLM 在生成类人文本方面展现出了强大的能力。然而，它们的知识库通常局限于训练时使用的数据，限制了它们对实时信息、特定公司数据或高度专业化细节的访问。知识检索（RAG，即检索增强生成）解决了这一局限。RAG 使 LLM 能够访问和整合外部的...

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Guardrails（防护栏），也称为安全模式，是确保智能 Agent 安全、符合道德规范并按预期运行的关键机制，尤其是在这些 Agent 变得更加自主并集成到关键系统中时。它们作为保护层，引导 Agent 的行为和输出，防止有害、有偏见、...

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即便拥有先进能力，单个 AI Agent 在处理复杂、多方面问题时仍常面临局限。为克服此限制，Agent 间通信（A2A）使不同 AI Agent（可能基于不同框架构建）能够有效协作。这种协作涉及无缝协调、任务委派和信息交换。 Google...

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有效的内存管理对于智能 Agent 保留信息至关重要。与人类类似，Agent 需要不同类型的内存才能高效运行。本章深入探讨内存管理，特别关注 Agent 的即时（短期）和持久（长期）内存需求。 在 Agent 系统中，内存指代 Agent ...

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要使 AI Agent 在各种现实世界环境中可靠运行，它们必须能够管理不可预见的情况、错误和故障。正如人类能够适应意外障碍一样，智能 Agent 需要强大的系统来检测问题、启动恢复程序，或至少确保受控失败。这一基本需求构成了异常处理和恢复模...

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反思模式概述 在前面的章节中，我们探讨了基础的 Agent 模式：顺序执行的链式、动态路径选择的路由以及并发任务执行的并行化。这些模式使 Agent 能够更高效、更灵活地执行复杂任务。然而，即使采用复杂的工作流，Agent 的初始输出或计划...

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AI Agent 正日益通过数字界面和物理环境的交互来执行复杂任务。它们在这些多样化环境中感知、处理和行动的能力，正在从根本上重塑自动化、人机交互和智能系统的格局。本附录深入探讨 Agent 如何与计算机及其环境交互，并重点介绍相关技术进展...

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工具使用模式概述 到目前为止，我们讨论的 Agent 模式主要涉及编排语言模型之间的交互和管理 Agent 内部工作流中的信息流（链式、路由、并行化、反思）。然而，要使 Agent 真正有用并与现实世界或外部系统交互，它们需要使用工具的能力...

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智能行为通常不仅仅涉及对即时输入做出反应。它需要远见、将复杂任务分解为更小的可管理步骤，以及制定实现期望结果的策略。这就是规划模式发挥作用的地方。规划的核心是 Agent 或 Agent 系统制定一系列行动以从初始状态向目标状态移动的能力。...

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路由模式概述 虽然通过提示词链进行顺序处理是执行确定性、线性工作流的基础技术，但其适用性在需要自适应响应的场景中受到限制。现实世界的 Agent 系统必须经常根据偶然因素在多个潜在行动之间进行仲裁，例如环境状态、用户输入或前一操作的结果。这...

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