复习党有救啦！这蓝牙耳机降噪太顶了！
2025/12/18 15:25:06
这个仓库包含了17种以上最先进的智能体架构的详细实现，全部基于LangChain和LangGraph构建。这就像一本活教材，把理论概念和可以直接运行的代码完美连接起来。
Github项目链接：https://github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures/tree/main
一、项目简介
大模型智能体领域发展超快,但很多资料要么太抽象,要么太理论化。FareedKhan-dev/all-agentic-architectures这个项目就是为了给开发者、研究人员和AI爱好者提供一条结构化、实用、教学性强的学习路径,帮大家真正掌握构建智能系统的技能。
- 从理论到实战代码:每种架构不只是讲解,而是端到端实现在可运行的Jupyter笔记本里。
- 循序渐进的学习路径:笔记本按顺序排列,从基础模式逐步进阶到高级的多智能体和自我认知系统。
- 重视评估指标:我们不只是造智能体,还要测量它们的表现。大多数笔记本都用了强大的
LLM-as-a-Judge模式来提供量化、客观的性能反馈,这在生产环境中超级重要。 - 真实场景应用:例子都来自实际应用场景——金融分析、编程、社交媒体管理、医疗分诊——让这些概念马上就能用上。
- 统一的现代框架:使用
LangGraph作为核心编排工具,你会学到一种强大的、有状态的、循环式的智能体设计方法,这正在快速成为行业标准。
二、架构深度解析
这个合集涵盖了现代智能体设计的全谱系,从单智能体增强到复杂的协作式、自我改进系统。
| # | 架构名称 | 核心理念/一句话总结 | 主要应用场景 | 笔记本 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 反思(Reflection) | 从一次性生成升级为多步骤推理器,通过批判和完善自己的工作来提升质量。 | 高质量代码生成、复杂摘要 | 01_reflection.ipynb |
| 02 | 工具调用(Tool Use) | 让智能体能突破知识截止日期,通过调用外部API和函数与真实世界交互。 | 实时研究助手、企业机器人 | 02_tool_use.ipynb |
| 03 | ReAct | 在自适应循环中动态交替"推理"(思考)和"行动"(使用工具)来解决复杂的多步骤问题。 | 多跳问答、网页导航和研究 | 03_ReAct.ipynb |
| 04 | 规划(Planning) | 在执行之前主动把复杂任务分解成详细的分步计划,确保工作流程结构化和可追溯。 | 可预测的报告生成、项目管理 | 04_planning.ipynb |
| 05 | 多智能体系统 | 专业化智能体团队协作解决问题,分工合作以实现更深入、更高质量、更结构化的最终输出。 | 软件开发流程、创意头脑风暴 | 05_multi_agent.ipynb |
| 06 | PEV(计划-执行-验证) | 超强的自纠错循环,验证器智能体检查每个动作的结果,实现错误检测和动态恢复。 | 高风险自动化、金融、不可靠工具 | 06_PEV.ipynb |
| 07 | 黑板系统 | 灵活的多智能体系统,智能体通过共享的中央内存(“黑板”)机会性协作,由动态控制器引导。 | 复杂诊断、动态决策 | 07_blackboard.ipynb |
| 08 | 情景+语义记忆 | 双记忆系统,结合向量存储(用于过往对话-情景记忆)和图数据库(用于结构化事实-语义记忆),实现真正的长期个性化。 | 长期个人助理、个性化导师 | 08_episodic_with_semantic.ipynb |
| 09 | 思维树(ToT) | 通过探索树状结构中的多条推理路径来解决问题,评估和修剪分支以系统性地找到最优解。 | 逻辑谜题、约束规划 | 09_tree_of_thoughts.ipynb |
| 10 | 心智循环(模拟器) | 智能体在内部"心智模型"或模拟器中测试其行动,在真实世界行动前预测结果和评估风险。 | 机器人、金融交易、安全关键系统 | 10_mental_loop.ipynb |
| 11 | 元控制器 | 监督智能体分析传入任务并将其路由到专家池中最合适的专业子智能体。 | 多服务AI平台、自适应助手 | 11_meta_controller.ipynb |
| 12 | 图谱(世界模型记忆) | 将知识存储为实体和关系的结构化图谱,通过遍历连接实现复杂的多跳推理。 | 企业情报、高级研究 | 12_graph.ipynb |
| 13 | 集成(Ensemble) | 多个独立智能体从不同角度分析问题,最后由"聚合器"智能体综合它们的输出,得出更稳健、更少偏见的结论。 | 高风险决策支持、事实核查 | 13_ensemble.ipynb |
| 14 | 预演测试(Dry-Run) | 安全关键模式,智能体提议的动作先被模拟(预演),必须获得批准(人工或检查器)才能真实执行。 | 生产环境智能体部署、调试 | 14_dry_run.ipynb |
| 15 | RLHF(自我改进) | 智能体的输出被"编辑器"智能体批评,反馈用于迭代修订工作。高质量输出被保存以改进未来性能。 | 高质量内容生成、持续学习 | 15_RLHF.ipynb |
| 16 | 元胞自动机 | 许多简单、去中心化的基于网格的智能体系统,其局部交互产生复杂的、涌现的全局行为,如最优寻路。 | 空间推理、物流、复杂系统模拟 | 16_cellular_automata.ipynb |
| 17 | 反思型元认知 | 具有"自我模型"的智能体,能推理自己的能力和局限性,选择行动、使用工具或上报给人类以确保安全。 | 高风险咨询(医疗、法律、金融) | 17_reflexive_metacognitive.ipynb |
三、架构导览
这个仓库的结构设计带你从简单的增强开始,逐步构建真正复杂的多智能体、自我感知系统。
第一部分:基础模式(笔记本1-4)
这部分涵盖让单个智能体更强大的基本构建块。
- 从反思开始改进输出质量。
- 然后给智能体配备工具来与世界交互。
- ReAct将这些组合成动态循环。
- 最后,规划为其行动增加远见和结构。
第二部分:多智能体协作(笔记本5、7、11、13)
这里探索如何让智能体协同工作。
- 多智能体系统引入专业化团队的概念。
- 元控制器充当智能路由器,将任务分派给这些团队。
- 黑板为动态协作提供灵活的共享工作空间。
- 集成模式并行使用多个智能体进行更稳健、更多样化的分析。
第三部分:高级记忆和推理(笔记本8、9、12)
这部分专注于智能体如何更深入思考和记住所学内容。
- 情景+语义记忆提供强大的、类人的记忆系统。
- 图谱世界模型允许对互联知识进行复杂推理。
- 思维树实现系统化、多路径探索以解决困难的逻辑问题。
第四部分:安全性、可靠性和真实世界交互
这些架构对于构建可在生产环境中信任的智能体至关重要。
- 预演测试提供关键的人机协同安全层。
- 模拟器允许智能体通过建模后果来"三思而后行"。
- PEV内置自动错误检测和恢复。
- 元认知智能体理解自己的局限性,这是在高风险领域安全运行的关键。
第五部分:学习和适应(笔记本15、16)
最后一部分探索智能体如何随时间改进并以新颖方式解决问题。
- 自我改进循环创建一种机制让智能体从反馈中学习,类似于RLHF。
- 元胞自动机展示了如何从简单的局部规则中涌现出复杂的全局行为,创建高度自适应的系统。
这个图展示了11_meta_controller.ipynb笔记本中的流程,这是编排专业智能体的常见模式。
## 如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。