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上海嘉定网站,wordpress+4.4,iis7 部署静态网站,中铁集团招聘目前而言#xff0c;我以为 Agent 的设计模式演进是一场在推理成本与执行效果之间寻找平衡的游戏。从最早的思维链#xff0c;到如今的企业级多智能体协作#xff0c;这些模式决定了 LLM如何平衡企业研发成本、产品迭代速度、客户使用体验#xff08;幻觉#xff09;的不可…目前而言我以为 Agent 的设计模式演进是一场在推理成本与执行效果之间寻找平衡的游戏。从最早的思维链到如今的企业级多智能体协作这些模式决定了 LLM如何平衡企业研发成本、产品迭代速度、客户使用体验幻觉的不可能三角。本文面向AI产品与架构带你你快速梳理主流的 AI Agent 设计模式解答以下问题现在的 Agent 到底有哪几种主流玩法为了降本和解决幻觉架构师们都想出了什么招我们开发智能体一定需要借助框架吗上文已经讲过了前四种模式Review一下模式核心特点适用场景成本/速度推荐指数CoT逐步推理简单逻辑推理无需联网低 / 快⭐⭐⭐⭐⭐ReAct边想边做需要实时反馈的通用任务高 / 慢⭐⭐⭐⭐PlanExecute先想后做流程固定、步骤多的长任务低 / 快⭐⭐⭐ReWOO变量传递极度追求省钱的工具链调用极低 / 极快⭐LLM Compiler并行计算批量查询、高并发数据处理中 / 极快⭐⭐⭐⭐为了进一步提升输出质量、降低幻觉、增强 Agent 的自省与适应能力我们继续讲后面的反思与增强类模式。第三阶段追求质量与精准 —— 反思与增强模式既然 LLM 难免会有幻觉既然我们不能总是依赖外部工具的反馈那能不能让 AI 学会自省5. Basic ReflectionBasic Reflection在完成任务后自我复盘、自我纠错。这是一种轻量但极具实用价值的推理增强机制。其流程非常直观生成初稿DraftLLM 根据原始指令生成初步响应如一段代码、一封邮件、一份分析。自我批判Critique模型以“质检员”身份审视自己的输出提出问题这段代码是否处理了边界情况这封邮件语气是否过于生硬这个结论是否有数据支撑迭代优化Refine基于自评反馈生成改进版本。# 伪代码示意draft llm.generate(task)critique llm.critique(draft, criteria准确性、语气、完整性)final_output llm.revise(draft, critique)优缺点盘点Basic Reflection 实现成本极低仅需在原始输出后增加一次自评与修正的 LLM 调用无需外部工具或复杂编排。它特别擅长提升主观性任务的输出质量例如优化语气、增强逻辑连贯性、补全遗漏要点并能通过强制自我质疑有效减少无依据的幻觉在文案、客服、内容生成等场景中带来显著体验提升。 缺点也比较明显因为没有合适的评价标准模型很有可能左右脑互搏但是最终因过度修饰导致输出冗长、失真或陷入逻辑闭环典型应用场景Basic Reflection 最适合那些没有绝对正确答案但有优劣之分的软性任务例如撰写营销文案、润色商务邮件、优化客服话术、生成产品描述或技术文档初稿等。在这些场景中风格、语气、完整性与专业感比精确计算更重要反思机制能以极低成本显著提升用户感知质量。6. ReflexionReflexion 而是构建了一个闭环的学习机制Agent 在执行任务后通过外部反馈如执行结果、用户评分或自动评估器判断成败若失败则生成一条结构化的经验存入长期记忆在后续类似任务中它会主动检索并参考这些历史反思动态调整策略。这使得 Agent 具备了跨会话的持续改进能力。优缺点盘点优点 Reflexion 赋予 Agent 真正的成长性——它能从错误中学习并在后续任务中避免重复踩坑。这种机制特别适合长周期、高复杂度、试错成本高的场景例如自动化编程、科研假设生成或复杂业务流程编排。通过积累失败日志修正策略系统可随时间推移显著提升成功率与鲁棒性逐步逼近人类专家的迭代思维模式。缺点 该模式高度依赖一个可靠且细粒度的评估信号——如果无法准确判断哪里错了或为什么错反思就无效了。此外记忆的存储、检索与融合增加了系统复杂度若反思质量不高如归因错误反而会污染长期记忆。所以这个模式非常吃评价指标和数据质量小型企业不建议使用。典型应用场景适用场景 Reflexion 最适用于可重复、可评估、且失败可被明确界定的任务比如自动化软件开发、智能运维、科研辅助游戏 AI 或仿真环境中的策略优化等等。7.LATS (Language Agent Tree Search)LATS 将强化学习中的蒙特卡洛树搜索MCTS引入语言智能体让 LLM 不再局限于走一步看一步的线性规划而是主动探索多条可能的推理路径构建一棵动态决策树。在每一步它会扩展Expand基于当前状态生成多个候选动作如不同工具调用、不同解题思路模拟Rollout对每条分支进行快速前向推演可使用轻量模型或启发式规则评估Evaluate通过奖励函数如任务完成度、逻辑一致性、工具返回结果打分回溯Backpropagate将评分反向传播更新路径价值最终选择最优子树执行。优缺点盘点优点 LATS 极大提升了 Agent 在高不确定性、高风险或组合爆炸型任务中的决策质量。它能有效规避局部最优陷阱发现人类都可能忽略的巧妙解法。尤其在需要深度探索与权衡的场景如复杂代码生成、多跳推理、战略规划中LATS 表现出接近“系统性思考”的能力显著优于 ReAct 或 Plan Execute 等线性方法。缺点 计算开销巨大——每一步都需并行探索多个分支Token 消耗和延迟呈指数级增长同时奖励函数的设计极为关键且困难若评估不准搜索会朝着错误方向优化。此外LATS 对工具稳定性、状态表示清晰度要求极高工程实现复杂目前多用于研究或高价值封闭场景难以大规模落地。典型应用场景LATS 适用于解空间庞大、容错率低、且成功回报极高的任务例如自动生成可运行的复杂算法代码、多跳知识推理比如某公司 CEO 的母校校长是谁大致需要 3–5 Step。可以说LATS 是目前最接近通用问题求解器的架构。第四阶段企业级研发架构-兼顾效率与精度8. Collaborative Agents这个是目前作者最推荐AI MAX路线下企业的应用架构与其让一个 Agent 干所有事不如构建一个专家团队如产品经理 Agent、程序员 Agent、测试 Agent。通过一个 Coordinator协调器 或 SOP标准作业程序 来管理它们之间的通信和任务流转。★示例用户要求开发一个小程序PM Agent写需求文档Dev Agent写前端后端代码Test Agent跑自动化用例Reviewer Agent做安全与合规检查Deploy Agent推到生产环境。 全程无需人工介入且每个角色只干自己最擅长的事。优缺点盘点优点可扩展性强。每个 Agent 只需要关注自己的领域幻觉被分散控制适合处理复杂的企业级业务流程。当业务变化时只需替换或升级某个角色 Agent而不必重构整个系统。缺点通信与协调难。如果协调机制设计不好比如没有明确的终止条件或任务分发规则Agent 之间容易产生死循环、重复响应或“踢皮球”式对话反而降低效率。典型应用场景软件开发全流程自动化需求 → 设计 → 编码 → 测试 → 部署跨部门企业流程招聘HR初筛 → 技术面试 → 薪酬核算 → 入职办理客户服务闭环售前咨询 → 订单生成 → 物流跟踪 → 售后回访9.Computer Use / GUI Agents长期以来Agent 的能力受限于有没有 API。但现实世界中大量关键系统如银行内网、老旧 ERP、政府申报平台根本没有开放接口。2024 年底 Claude 3.5 推出Computer Use能力后这一局面被彻底打破Agent 终于可以像人一样直接操作图形界面。GUI Agent 不再依赖 API而是通过视觉 操作闭环与软件交互Observe截取当前屏幕画面Vision利用多模态模型理解 UI 布局识别按钮、输入框、表格等元素Action生成具体操作指令如“点击坐标 (x200, y300)”或“在用户名框输入 ‘admin’”Feedback执行后再次截图验证操作是否成功形成闭环。依托于上述机制催生出了很多真正的原生AI产品。比如最近很火的Auto GLM大家可以多关注关注。结合GUI Agents和Collaborative Agents会有很多产品力很强的新型产品诞生期待结语AI Agent 的演进本质是在推理成本、执行效果与幻觉控制之间寻找最优解——从 CoT 的思维启蒙到 ReAct 的环境交互再到多智能体协作与 GUI 操作的工程落地2025 年的 Agent 已不再是会聊天的模型而是能真正干活的数字员工。9种开发模式Review模式核心特点适用场景成本/速度推荐指数CoT逐步推理简单逻辑推理无需联网低 / 快⭐⭐⭐⭐⭐ReAct边想边做需要实时反馈的通用任务高 / 慢⭐⭐⭐⭐Plan Execute先想后做流程固定、步骤多的长任务低 / 快⭐⭐⭐ReWOO变量传递极度追求省钱的工具链调用极低 / 极快⭐LLM Compiler并行计算批量查询、高并发数据处理中 / 极快⭐⭐⭐⭐Reflection自我纠错写作、代码生成、内容风控中 / 中⭐⭐⭐⭐Reflexion记忆进化长期运行、需持续优化的场景高 / 慢⭐⭐LATS深度推演极高难度的决策、算法生成极高 / 极慢⭐Multi-Agent团队协作复杂的企业级业务流SOP高 / 视情况⭐⭐⭐⭐⭐Computer Use视觉操作无 API 的老旧软件操作高 / 慢⭐⭐⭐如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】