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。