企业官网建设流程全解析

随州网站开发,好的模板网站,做网站和谷歌推广一共多少钱,电商平台的发展本文全面解析了AI Agent的五大主流设计模式#xff1a;思维链(CoT)作为推理基础#xff1b;ReAct模式通过思想-行动-观察循环提高准确性#xff1b;Plan Execute解耦规划与执行以降本增效#xff1b;ReWOO通过变量传递节省Token#xff1b;LLM Compiler利用DAG实现并…本文全面解析了AI Agent的五大主流设计模式思维链(CoT)作为推理基础ReAct模式通过思想-行动-观察循环提高准确性Plan Execute解耦规划与执行以降本增效ReWOO通过变量传递节省TokenLLM Compiler利用DAG实现并发执行。文章分析了各模式的优缺点及适用场景指出AI Agent设计是在推理成本与执行效果间寻找平衡的游戏企业应根据需求选择合适架构。目前而言我以为 Agent 的设计模式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思维链CoT (Chain of Thought)在谈论 Agent 之前先科普一下CoT。 CoT思维链并非一种 Agent 架构而是 Prompt Engineering 的一种核心策略。它要求 LLM 在给出最终答案之前先生成一系列中间推理步骤Let’s think step by step。在没有显式Chain-of-ThoughtCoT提示的情况下传统 LLM尤其是早期模型如 GPT-2、BERT 等难以可靠地进行多步逻辑推理。它们只能对简单问题可直接输出答案面对复杂推理任务如数学题、规划、因果推断时容易跳过中间步骤产生幻觉也无法解释其答案来源。现代 LLM如 GPT-4、Claude 3、Qwen-Max在预训练或 SFT/RLHF 阶段大量使用了包含推理步骤的数据因此内隐地学习了 CoT 风格的思维模式。HR 招聘场景 以招聘专家为例面对帮我招一个高级 Java 工程师的需求CoT 会引导模型这样思考一级思维链确认企业硬性需求 - 多平台发布职位 - 收集简历 - 简历初筛 - 约面试 - 面试评估 - 发 Offer。二级思维链简历筛选环节为例基本面评价学历/年限 - 项目经验匹配度高并发/微服务 - 胜任力画像 - 薪资期望匹配 - 离职风险评估。三级思维链风险评估为例频繁跳槽原因分析 - 空窗期合理性判断。通过这种层层拆解模型像资深 HR一样思考可以增加输出结果的可观测性降低幻觉增加说服力和回答体验。第一阶段Agent 的基石 —— ReAct 模式ReAct 的核心在于思想-行动-观察(Thought-Action-Observation) 的循环可以说所有的Agent设计架构都是ReAct的变种。 在 ReAct 架构下LLM 除了生成文本回复的功能外还做为系统的中央控制器运作。它遵循推理-行动-观察(Thought - Action - Observation)的循环机制首先通过推理分析任务需求、拆解步骤或识别异常接着通过行动调用外部工具例如查询数据库、执行计算或调用 API工具执行完成后LLM 通过观察获取返回结果并利用这些新信息修正或指导下一轮的推理直到任务完成。react与仅依赖模型内部知识的思维链CoT相比ReAct 的核心优势在于将推理过程与外部环境交互紧密结合。CoT 仅依靠模型训练时的参数知识在处理实时数据或特定领域信息时容易产生事实性错误即幻觉。ReAct 通过每一步的外部工具调用和反馈校验显著提高了准确性。这实现了从“开放式文本生成”到“闭环任务控制”的转变。# ReAct的简单伪代码def react_loop(task): thought llm.think(Thought: task) # 脑暴计划 while not done(task): action llm.act(Action: thought) # 挑工具 obs tool.run(action) # 现实反馈 thought llm.think(Thought: obs) # 调整 return Success以外贸客服Agent业务场景为例推理 (Thought)用户要求提供 CIF 纽约的报价但当前系统仅有 FOB 价格。模型判断需要先获取海运费和保险费率。行动 (Action)模型生成指令调用物流运费查询 API获取至纽约港的实时运费。观察 (Observation)API 返回数据显示受红海局势影响运费上涨至 5000 美元且船期延长至 45 天。循环 (Loop)基于上述观察结果模型进行新一轮推理。新推理原定报价策略失效需要重新核算成本并在回复中说明船期延误情况。新行动执行计算最终 CIF 价格的逻辑并生成包含风险提示的正式报价邮件。对于开发者而言由于大模型 API 通常是无状态的ReAct 的运行依赖于将每一轮的“推理、行动、观察”历史记录不断追加到上下文窗口中以此维持任务的连续性。详细优缺点分析ReAct 架构的核心优势在于其卓越的动态适应性与可解释性。通过实时反馈它能有效应对不确定性任务并利用外部工具核查显著降低模型幻觉同时其显式的推理轨迹易于企业维护技术落地门槛相对较低。 但是ReAct架构随着上下文的增长Token消耗、运行效率、回复质量都会线性下降处理长链路任务时容易产生上下文爆炸的问题此外其逐步推理的特性可能导致系统陷入局部最优解需要企业手动搭建外部工具控制Agent任务进度。典型应用场景ReAct 适合外部互动多的、不太需要精度的开放性任务。比如知识问答联网复杂问题反复查。网页爬虫多步决策路径灵活。第二阶段追求速度与成本 —— 规划类模式ReAct 虽然稳但太慢了。为了解决效率问题架构师们想出了把脑力活和体力活分开的招数架构开发2. Plan Execute (计划与执行)—— 先想清楚再干活规划与执行的解耦Plan Execute 模式是针对 ReAct 架构中高频推理导致的高成本与低时效问题的直接解决方案。其核心思想是将 Agent 的工作流明确拆解为两个独立阶段规划阶段 (Planner)由高智商的大模型如 Claude 3.5 Sonnet / GPT-4担任架构师。它一次性分析用户需求生成一个包含多步骤的、静态的详细计划表。执行阶段 (Executor)由轻量级模型、小模型或纯代码脚本担任工头。它拿着计划表按部就班地调用工具不需要每做一步都回头询问大模型下一步该做什么。可以说ReAct是动态的走一步看一步灵活性高但费脑子Plan Execute是静态的画好图纸再开工牺牲了部分灵活性换取了极致的效率和成本控制。优缺点盘点**优点降本增效且大局观强。**通过一次性全局规划大幅减少 LLM 调用并避免短视陷阱模块解耦易于工程落地且具备并行处理的规模化潜力。缺点适应性差不懂变通。静态计划缺乏动态调整能力遇突发错误易中断面对环境变化适应性差且失败后的重规划机制会显著增加系统复杂度。典型应用场景此模式是固定流程SOP、长链路、环境稳定任务的首选。**任务**为 10 个不同国家的客户生成 CIF 报价单。- **Planner**生成计划列表 1. 查询 10 个目的港的最新海运费。 2. 获取今日汇率。 3. 计算每个客户的 CIF 价格。 4. 生成 10 份 PDF 并发送邮件。- **Executor**按列表批量执行。不需要每查一个运费都问一遍 LLM直接调 API 即可。3. ReWOO (Reasoning Without Observation)—— 极致的 Token 节省大师ReWOO 试图连观察这个步骤的 Token 都省了。它一次性生成带变量的计划例如 #E1 Search(X), #E2 Summarize(#E1)。在执行阶段数据在工具之间直接流转不需要 LLM 插手。# ReWOO的简化伪代码示例def rewoo(task): plan llm.generate_plan(Generate a plan for: task) # 生成带变量的计划 variables extract_variables(plan) # 提取计划中的变量 results execute_plan(variables) # 执行计划并获取结果 return compile_results(results) # 整合结果例如在准备一份市场分析报告的任务中ReWOO 可能会首先生成一个计划其中包括从社交媒体平台获取用户反馈、从财经新闻网站抓取最新消息等步骤。然后相应的 API 调用将直接根据这个计划被执行最终的结果会被汇总成一份完整的报告。优缺点盘点所以ReWOO这个东西其实是一个非常极端的东西很省Token适合确定性高的工具链调用但是它放弃了中间的反馈机制。如果中间一步歪了后面全歪。我认为在复杂场景下这种模式很难避免幻觉即使是很确定的SOP的场景下毕竟你测试的时候还能约束程序但投产之后永远不知道用户在输入什么。。。4. LLM Compiler—— 并发狂魔传统 Agent如 ReAct、Plan Execute通常以线性或树状结构处理子任务即使多个子任务彼此无关也常被串行执行造成不必要的延迟和成本浪费。而LLM Compiler的核心突破在于★将任务分解为带依赖关系的有向无环图DAG并据此调度并发执行。Planner 阶段LLM 不仅生成任务列表还显式标注任务之间的数据依赖关系例如任务B需要任务A的输出。Compiler 阶段系统将该计划编译成一个可执行的 DAG。Executor 阶段运行时引擎如 Airflow、Ray、自研调度器根据 DAG动态并行调度无依赖任务显著缩短端到端响应时间。# 示例用户请求 “对比 iPhone 16 在中美日三国的价格、税率和配送时效”# LLM Compiler 生成的 DAG 可能如下tasks { fetch_us_price: [], # 无依赖并行启动 fetch_cn_price: [], # 无依赖并行启动 fetch_jp_price: [], # 无依赖并行启动 calc_total_cost_us: [fetch_us_price], # 依赖美国价格 calc_total_cost_cn: [fetch_cn_price], calc_total_cost_jp: [fetch_jp_price], summarize_comparison: [calc_total_cost_us, calc_total_cost_cn, calc_total_cost_jp]}三个国家的价格查询完全独立 →3 个 API 调用同时发起而非等待一个完成再下一个。优缺点盘点LLM Compilerd的优缺点很明显首先相比 ReAct 的串行LLMC的速度会有数倍提升但是其开发复杂度高。需要构建任务调度系统且并发执行时幻觉可能会在多个分支中同时扩散。典型应用场景在追求低延迟、高吞吐的企业级 Agent 系统中LLM Compiler 正成为新一代架构的标配。建议大家在外贸、金融、背调、爬虫等大批量场景任务中使用。此外建议企业开发的时候附带可观测性评价系统便于追踪每个节点耗时与失败率。结语从 CoT 的逻辑启蒙到 ReAct 的动态交互再到 Plan Execute、ReWOO 和 LLM Compiler 对执行效率的极致压榨——前五种模式共同回答了一个问题如何让 Agent 跑得更快、更省、更稳但速度和成本并非全部。当任务复杂度上升、容错率下降幻觉、逻辑断裂、策略僵化等问题开始凸显。于是新一代 Agent 开始向内求索能不能让它学会自省、迭代甚至成长下半篇我们将进入 Agent 的心智升级阶段——从自我纠错到多智能体协作看 AI 如何从工具蜕变为数字员工。附录剧透AI Agent速查架构AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2026最新大模型全套学习资源》包括2026最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题、AI产品经理入门到精通等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】