智能体设计模式中文版.pdf

<h3>《智能体设计模式》目录</h3><h4>简介</h4><p>* &nbsp; 前言</p><p>* &nbsp; 什么是智能体系统？</p><p>* &nbsp; 为什么模式对智能体开发至关重要</p><p>* &nbsp; 本书结构与使用方法</p><p>* &nbsp; 框架简介</p><h4>智能体的特征</h4><p>* &nbsp; Level 0：核心推理引擎</p><p>* &nbsp; Level 1：连接型问题解决者</p><p>* &nbsp; Level 2：战略型问题解决者</p><p>* &nbsp; Level 3：协作型多智能体系统崛起</p><p>* &nbsp; **智能体未来：五大假设**</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; 假设一：通才智能体的出现</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; 假设二：深度个性化与主动目标发现</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; 假设三：具身化与物理世界交互</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; 假设四：智能体驱动经济</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; 假设五：目标驱动、变形多智能体系统</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 1 章：提示链 (Prompt Chaining)</h4><p>* &nbsp; 提示链模式概述</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实战代码示例</p><p>* &nbsp; 上下文工程与提示工程</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 2 章：路由</h4><p>* &nbsp; 路由模式概述</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实战代码示例 (LangChain)</p><p>* &nbsp; 实战代码示例 (Google ADK)</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考资料</p><p><br></p><h4>第 3 章：并行化</h4><p>* &nbsp; 并行化模式概述</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实战代码示例 (LangChain)</p><p>* &nbsp; 实战代码示例 (Google ADK)</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考资料</p><p><br></p><h4>第 4 章：反思 (Reflection)</h4><p>* &nbsp; 反思模式概述</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实战代码示例 (LangChain)</p><p>* &nbsp; 实战代码示例 (ADK)</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考资料</p><p><br></p><h4>第 5 章：工具使用 (函数调用)</h4><p>* &nbsp; 工具使用模式概述</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实战代码示例 (LangChain)</p><p>* &nbsp; 实战代码示例 (CrewAI)</p><p>* &nbsp; 实战代码 (Google ADK)</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 6 章：规划</h4><p>* &nbsp; 规划模式概述</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实战代码 (Crew AI)</p><p>* &nbsp; Google DeepResearch</p><p>* &nbsp; OpenAI Deep Research API</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考资料</p><p><br></p><h4>第 7 章：多智能体协作</h4><p>* &nbsp; 多智能体协作模式概述</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 多智能体协作：关系与通信结构探析</p><p>* &nbsp; 实战代码 (Crew AI)</p><p>* &nbsp; 实战代码 (Google ADK)</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 8 章：记忆管理</h4><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实战代码：Google Agent Developer Kit (ADK) 的记忆管理</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; Session：跟踪每次聊天</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; State：会话的临时记事本</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; Memory：MemoryService 管理长期知识</p><p>* &nbsp; 实战代码：LangChain 与 LangGraph 的记忆管理</p><p>* &nbsp; Vertex Memory Bank</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 9 章：学习与适应</h4><p>* &nbsp; 总览</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 案例分析：自我改进编码智能体 (SICA)</p><p>* &nbsp; AlphaEvolve 与 OpenEvolve</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 10 章：模型上下文协议 (MCP)</h4><p>* &nbsp; MCP 模式概述</p><p>* &nbsp; MCP 与工具函数调用的区别</p><p>* &nbsp; MCP 的更多考量</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; **ADK 实操代码示例**</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; 智能体配置与 MCP 工具集</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; MCP 服务器与 ADK Web 连接</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; **用 FastMCP 创建 MCP 服务器**</p><p> &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;* &nbsp; FastMCP 服务器示例</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; ADK Agent 消费 FastMCP 服务器</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; 使用 ADK Agent 消费 FastMCP 服务器</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考资料</p><p><br></p><h4>第 11 章：目标设定与监控</h4><p>* &nbsp; 目标设定与监控模式概述</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实战代码示例</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 12 章：异常处理与恢复</h4><p>* &nbsp; 异常处理与恢复模式概述</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实战代码示例 (ADK)</p><p>* &nbsp; 一图速览速读</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 13 章：人类参与环节 (Human-in-the-Loop)</h4><p>* &nbsp; 人类参与环节模式概述</p><p>* &nbsp; 实践应用与案例</p><p>* &nbsp; 实践代码示例</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 14 章：知识检索 (RAG)</h4><p>* &nbsp; 知识检索 (RAG) 模式概述</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实践代码示例 (ADK)</p><p>* &nbsp; 实践代码示例 (LangChain)</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 15 章：智能体间通信 (A2A)</h4><p>* &nbsp; **Agent 间通信模式概述**</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; A2A 核心概念</p><p> &nbsp; &nbsp;* &nbsp; A2A 与 MCP 对比</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实战代码示例</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 16 章：资源感知优化</h4><p>* &nbsp; 实践应用与用例</p><p>* &nbsp; 实战代码示例</p><p>* &nbsp; OpenAI 实战代码</p><p>* &nbsp; OpenRouter 实战代码</p><p>* &nbsp; 超越动态模型切换：智能体资源优化技术谱系</p><p>* &nbsp; 一图速览速读</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 17 章：推理技术</h4><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 推理技术</p><p>* &nbsp; 推理扩展定律</p><p>* &nbsp; 实践代码示例</p><p>* &nbsp; 智能体如何“思考”？</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 18 章：护栏与安全模式</h4><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实战代码 CrewAI 示例</p><p>* &nbsp; Vertex AI 实战代码示例</p><p>* &nbsp; 工程化可靠智能体</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 19 章：评估与监控</h4><p>* &nbsp; 实践应用与用例</p><p>* &nbsp; 实操代码示例</p><p>* &nbsp; 智能体轨迹评估</p><p>* &nbsp; 从智能体到高级“承包商”</p><p>* &nbsp; Google ADK 框架</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 20 章：优先级排序</h4><p>* &nbsp; 优先级排序模式概述</p><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; 实战代码示例</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>第 21 章：探索与发现*</h4><p>* &nbsp; 实践应用与场景</p><p>* &nbsp; Google Co-Scientist</p><p>* &nbsp; 实践代码示例</p><p>* &nbsp; 一图速览</p><p>* &nbsp; 关键要点</p><p>* &nbsp; 总结</p><p>* &nbsp; 参考文献</p><p><br></p><h4>结论</h4><p>* &nbsp; 智能体设计核心原则回顾</p><p>* &nbsp; 组合模式构建复杂系统</p><p>* &nbsp; 展望未来</p><p>* &nbsp; 总结</p>