智能体设计模式资料汇总
这是 Google 及相关高质量智能体设计模式的资料整理，涵盖从理论基础到实践应用的完整内容。 📚 中文资料 1. Prompt Engineering Guide - 大语言模型智能体简介 ⭐推荐 网址: https://www.promptingguide.ai/zh/research/llm-agents 语言: 中文 内容: 系统性介绍 LLM Agent 的核心组件 智能体（Agent）角色与设计 规划模块（Planning）：无反馈规划 vs 有反馈规划 记忆模块（Memory）：短期记忆与长期记忆 工具使用（Tools）：API、代码解释器等 ReAct、Reflexion 等设计模式 📚 英文资料（高质量参考） 2. A Survey on LLM-based Autonomous Agents ⭐经典论文 网址: https://arxiv.org/abs/2308.11432 PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.11432 作者: 中国人民大学高瓴人工智能学院 内容: LLM Agent 的统一框架 社交科学、自然科学、工程领域的应用 评估策略与未来方向 3. DeepLearning.AI - Multi AI Agent Systems with crewAI 网址: https://www.deeplearning.ai/short-courses/multi-ai-agent-systems-with-crewai/ 时长: 2小时41分钟，18个视频课程 内容: 角色扮演（Role-playing） 记忆系统（短期/长期/共享记忆） 工具分配（Tools） 任务协作（串行、并行、层级） Guardrails 错误处理 4. LangChain 官方文档 - Agentic Concepts 网址: https://js.langchain.com/docs/concepts/agentic/ 内容: LangChain 的 Agent 架构 LangGraph 编排框架 Deep Agents 现代功能（自动压缩、虚拟文件系统、子代理） 🔗 Google 官方资源 资源 链接 Vertex AI Agent Builder https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/agent-intro Gemini API Agents 文档 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agents Google Research https://research.google/pubs/ Kaggle Agents 白皮书 https://www.kaggle.com/whitepaper-agents 📋 核心设计模式总结 模式 说明 ReAct 推理+行动交替进行（Thought → Action → Observation） Chain-of-Thought 思维链，逐步推理 Tree of Thoughts 多路径思维树 Reflexion 自我反思与改进 Multi-Agent 多智能体协作（角色分工） RAG 检索增强生成 Tool Use 工具调用（搜索、代码解释器等） 📝 延伸阅读 MRKL: 结合 LLM 和专家模块 https://arxiv.org/abs/2205.00445 Toolformer: 微调 LLM 使用外部工具 API https://arxiv.org/abs/2302.04761 HuggingGPT: 利用 LLM 作为任务规划器 https://arxiv.org/abs/2303.17580 ChemCrow: 化学领域专用 Agent https://arxiv.org/abs/2304.05376 持续学习中，欢迎交流讨论。 ...