欢迎来到 AI 工程学院的 AI 代理部分！本模块探索 AI 代理的迷人世界，从基本模式到实际应用。学习如何创建、协调和部署智能代理，这些代理能够执行复杂任务并对其环境进行推理。
📚 仓库结构
| 类别 | 组件 | 描述 |
|---|---|---|
| 模式（Patterns） | 反思模式（Reflection Pattern） | 自我评估与改进机制 |
| 工具模式（Tool Pattern） | 工具使用与集成框架 | |
| 规划模式（Planning Pattern） | 战略决策与任务规划 | |
| 多智能体模式（Multiagent Pattern） | 实现协同智能体系统 | |
| 项目（Projects） | 多文档智能体（Multi-document Agents） | 文档处理实际应用 |
🎯 核心模式
1. 🔄 反思与学习
为更强大的智能体实现自我改进机制。
- 性能自我评估
- 策略调整
- 从经验中学习
- 错误恢复
- 持续改进循环
2. 🛠️ 工具使用
开发能够有效使用外部工具和 API 的智能体。
- 工具选择逻辑
- API 集成模式
- 错误处理
- 资源管理
- 工具链编排
3. 📋 规划与战略
掌握自主智能体的战略决策和任务规划能力。
- 目标分解
- 行动序列规划
- 资源分配
- 风险评估
- 自适应规划策略
4. 🤝 多智能体系统
学习实现协同 AI 系统，使多个智能体协同工作以实现复杂目标。
- 智能体通信协议
- 任务分配与协调
- 冲突解决机制
- 协作问题求解
- 自发行为管理
🚀 实践项目
多文档智能体
展示多文档处理的实际应用：
- 并发文档处理
- 信息提取
- 交叉引用分析
- 内容摘要
- 知识综合
💡 实施指南
最佳实践
- 智能体设计
- 明确定义责任
- 强大的错误处理
- 高效的资源使用
- 可扩展架构
- 系统集成
- API 标准化
- 通信协议
- 安全性考量
- 性能优化
- 测试与验证
- 单元测试策略
- 集成测试
- 性能基准测试
- 行为验证
📚 学习路径
- 从单个模式笔记本开始
- 在简单场景中组合模式
- 实现多文档智能体项目
- 开发自定义智能体系统
