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Agent 开发的完整知识体系（全景图）

为了让你知道接下来要学什么，先给你一份总纲。Agent 系统由四大核心组成：

1. Agent Core：智能体本体​

包含：

  • 认知（LLM 或模型）
  • 记忆（Memory）
  • 工具调用（Tool Use）
  • 规划（Planning）
  • 执行（Action Execution）

常见架构：

  • ReAct（Reason + Act）
  • Reflexion（带总结性记忆）
  • CoT Agent（链式推理 agent）
  • Adaptive Agent（动态策略 agent）
  • 多模态 agent（图文/视频/语音）

2. Multi-Agent System：多智能体协作框架​

包括：

  • Agent 间通信（message passing）
  • 协商 / 任务分解（task negotiation）
  • 层级管理（manager-worker）
  • 角色分工（planner、explorer、executor…）
  • 状态共享（blackboard，graph memory）

常用框架思想：

  • AutoGen
  • CrewAI
  • LangGraph
  • CAMEL
  • Swarm

3. Tool & Environment：工具与环境集成​

包括：

  • API 工具
  • 本地代码执行（Python sandbox）
  • 搜索工具（web search）
  • 数据库（知识库 agent）
  • 浏览器 agent（playwright/selenium）
  • 文件系统
  • 自定义工具插件（function-calling）

4. Agent Infrastructure：部署与服务化​

包括：

  • 状态管理（Memory store）
  • 决策日志（Trace / Step / Graph）
  • 任务编排（Workflow）
  • 并发与防爆走机制（Safety）
  • 多 agent 对话协议
  • 本地与云端架构（边缘 + 云）

我们的学习路线

第 1 阶段：单智能体（Agent Core）​

✓ LLM 作为决策引擎 ✓ ReAct / CoT / Reflexion 架构 ✓ 规划（Planner）与执行（Executor） ✓ Memory：短期、长期、检索式 ✓ 工具调用（function-calling） ✓ 状态机与可控 Agent

第 2 阶段：多智能体（Multi-Agent）​

✓ Manager–Worker ✓ 竞赛式 Agent（debate） ✓ 协作式 Agent（swarm） ✓ 角色扮演（role-playing） ✓ 图结构 Agent 系统（LangGraph）

第 3 阶段：工具与环境集成​

✓ 浏览器 Agent（自动化 + 搜索） ✓ Python 工具库 ✓ API 工具编排 ✓ 文件/数据库 agent ✓ 自定义工具系统

第 4 阶段：大项目实战**​

你最终可以做出：

  • 互联网信息自动挖掘系统（MemeMiner）
  • 实时舆情追踪 + 传播链分析 agent
  • 网站深度爬取 agent
  • 数据分析 agent pipeline
  • 企业级 task-oriented agent