前文概述了Agent开发定义和一些基本概念，本文目的是概述目前Agent开发的一些关键论文和思想。

Windows下安装OSMnx

前文目标检测-Two Stage-Mask RCNN速度上并不能满足实时的要求因此出现了新的One Stage算法簇，YOLOv1是目标检测中One Stage方法的开山之作，不同于Two Stage需要先通过RPN网络得到候选区域的方法，YOLOv1将检测建模为一个回归问题，直接在整张图的特征图（Feature Map）上进行目标的定位和分类，因此速度比当时正红的Fast R-CNN快很多。而且

监督学习模型可以分为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model)

Linux开发环境配置-Python3安装（四）1.python官网自行下载想要的版本，本文选择的版本是Python-3.8.3.tgz，下载后解压tar zxvf Python-3.8.3.tgz2.安装相关预备环境yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel

监督学习模型可以分为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model)

本文概述了基于大语言模型（LLM）的智能体开发框架，重点分析了规划、记忆和工具使用等核心组件。在规划部分，详细介绍了任务分解方法和反思机制，提出通过层次化任务网络和思维链等技术实现复杂任务求解，并阐述了Reflexion框架如何通过执行者、评估者和自我反思模型的协作实现迭代优化。评估部分区分了动态和静态两种评测方式，涵盖理解能力、知识准确性、工具使用效率等维度，建议采用准确率、延迟等量化指标进行全

Libtorch（c++）模型部署

OpenCV C++开发环境搭建

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