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7种必知的代理AI设计模式
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原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文介绍了七种有效的代理AI设计模式：ReAct、反思、规划、工具使用、多代理协作、顺序工作流和人机协作。每种模式适用于不同任务，强调选择合适模式以提高效率和可靠性。这些设计模式有助于构建可扩展的AI代理系统，确保在生产环境中的有效运作。
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关键要点
- 本文介绍了七种有效的代理AI设计模式：ReAct、反思、规划、工具使用、多代理协作、顺序工作流和人机协作。
- 每种模式适用于不同任务，强调选择合适模式以提高效率和可靠性。
- 设计模式提供了代理行为的结构，帮助从强大的模型转变为可靠的系统。
- ReAct模式通过明确的推理循环结构化代理行为，适用于需要适应性问题解决的任务。
- 反思模式为代理输出添加自我评估层，适用于输出质量高于速度的任务。
- 规划模式在执行之前将复杂任务分解为结构化的路线图，适用于需要显式结构的复杂任务。
- 工具使用模式使代理能够执行超出训练数据的操作，适用于需要当前信息或外部计算的任务。
- 多代理协作模式通过分配工作给专业代理来处理复杂工作流，适用于跨多个领域的任务。
- 顺序工作流模式将代理系统组织为固定顺序的管道，适用于遵循结构化、可重复模式的工作流。
- 人机协作模式在关键检查点暂停执行，让人类审查者评估工作，适用于涉及重大后果的决策。
- 选择设计模式时需考虑工作流的可预测性、质量与速度的权衡以及任务的复杂性。
- 成功的代理系统会随着时间的推移不断演变，适应其限制并改进性能。
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