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设计模式 vs. 应用层次

• 设计模式：教智能体“怎么做事”的方法学（如先审稿再改、先分解再执行、边想边做等）。原文将常见的 5 种模式归纳为：反思、工具使用、ReAct、规划、多智能体。
• 应用层次：衡量“能做到哪一步”的能力阶梯——从只会回答，到能路由、会用工具，再到多智能体协作，最终达到高度自治。

打个比方：设计模式像办事方法（写作先列提纲/多轮修改/查资料），应用层次像技能等级（新手→熟练→专家→团队协作→独当一面）。

5种设计模式

反思模式（Reflection）

是什么：模型像写作自检一样，先出草稿，再自我审查与修订，直到合格为止。
类比：学生写作文“反复改错、润色”。
适用：报告/长文、代码草稿、对准确性有要求的内容。
上手要点：设定迭代上限和终止条件，最好配合规则或测试用例做外部校验。

工具使用模式（Tool Use）

是什么：让模型会“上网和用工具”——查向量库、跑 Python、调用 API 等，不再只靠肚子里的旧知识。
类比：写论文时会搜资料、算数据、调脚本。
适用：RAG 检索增强、数据分析、自动化日常操作。
上手要点：把好数据质量、权限与审计、错误重试这三道关。

ReAct（Reason + Act）

是什么：在“思考→行动→观察”的小循环里前进，既会反思也会用工具，直到拿到答案。
类比：侦探破案：先推理，再行动取证，再根据线索继续推理。
适用：开放式求解、复杂检索与验证。
上手要点：把中间过程记录清楚，避免“无穷循环”；不少框架默认用 ReAct。

规划模式（Planning）

是什么：先拆任务、定目标，再按路线图一步步执行，比“硬上”更高效。
类比：项目管理先排里程碑、再推进。
上手要点：允许动态调整计划与失败回退；例如在 CrewAI 中可通过planning=True启用。

多智能体模式（Multi-Agent）

是什么：像一个小团队——各司其职、可各自用工具，必要时还能互相委派；由“经理智能体”统筹。
类比：调研同学搜集资料、分析同学评估风险、写作同学出稿、组长统筹合稿。
上手要点：明确角色边界与共享记忆，避免沟通成本爆炸。

5个应用层次

基础响应器（Basic responder）

人主导流程，模型只按输入给一次性输出，几乎不控流程。

路由（Router）

人预设可走的路径或函数；模型只做“走哪条路”的基础决策。

工具调用（Tool calling）

人定义可用工具集合，模型决定何时用、怎么用（含参数）。

多智能体（Multi-agent）

经理智能体协调多子智能体，按层级与角色协作推进。

自主（Autonomous）

最高级，模型能独立生成并执行新代码，像“独立 AI 开发者”。

必备“地基”：记忆与护栏

• 记忆（Memory）：让智能体不再“每次从零开始”。常见有：短期记忆（会话上下文）、长期记忆（持久偏好）、实体记忆（关键对象档案）。
• 护栏（Guardrails）：防走偏、防乱用工具、防无限循环；实操上常见做法：限制工具用量、设置验证关卡、准备回退/人工介入。

从 0 到 1：小白上手清单

• 起步就用“层次 1–3”：先把“基础响应→路由→工具调用”跑通（如接一个检索/查询工具）。
• 再叠“设计模式”：在工具调用之上加入反思（提高正确性）、ReAct（复杂任务求解）、规划（多步骤），最后考虑多智能体协作。
• 加上“护栏+记忆”：为关键步骤设校验点、成本/次数限额；把失败案例沉淀进知识与长记忆。
• 度量与回放：给每次运行留“黑盒记录”（中间态、调用日志），方便复盘和优化（特别是 ReAct/多智能体）。

三套“拿来就用”的入门配方

• Agentic RAG（检索增强 + 工具使用/多智能体）：一个“检索员”负责向量库/网页检索，一个“写作员”负责成文，经理整合输出。
• 航班搜索（多智能体 + 规划）：搜索代理用无头浏览器查 Kayak，摘要代理整理结果；流程里打开规划开关。
• 金融分析（工具调用 + 代码执行）：解析查询→写代码→沙箱执行→画图出结论，整套流程可由经理代理编排。

常见坑位与规避

• 循环跑飞：ReAct 容易“想太多做太多”，为循环次数、总时长、工具调用数设上限。
• 数据过旧或不实：在工具使用阶段强制校验来源时间与可信度；不通过就回退。
• 多智能体“人多嘴杂”：明确角色边界与交互接口，经理统一路由与合并结果。

把“5种设计模式”当工具箱，把“5个应用层次”当升级路线。先用 1–3 层把“能办事”的基本盘打牢，再引入反思、ReAct 与规划，最后根据业务复杂度尝试多智能体与更高自治。这样既稳、又能持续进阶。

零基础如何学习AI大模型

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

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③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

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除了上述技术岗外，AI也催生除了一系列高薪非技术类岗位，如AI产品经理、产品主管等，平均月薪也达到了5-6万左右。
AI正在改变各行各业，行动力强的人，早已吃到了第一波红利。

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