要理解智能体的运作，我们必须先理解它所处的任务环境。在人工智能领域，通常使用PEAS模型来精确描述一个任务环境，即分析其性能度量(Performance)环境(Environment)执行器(Actuators)和传感器(Sensors)。以上文提到的智能旅行助手为例，下表1.2展示了如何运用PEAS模型对其任务环境进行规约。在实践中，LLM智能体所处的数字环境展现出若干复杂特性，这些特性直接影响

Schema 是编排者与 AI Agent 之间签订的“数据契约”。原子性（Atomicity）： 将复杂信息拆解为最小单元（例如将 summary 拆解为 executive_summary, key_points, action_items）。类型约束（Type Constraints）： 明确指定字段类型（string, integer, boolean, array）。案例。

当我们在“表达”环节获得了一个惊艳的结果时，不应止步于此。我们需要利用“逆向提示（Reverse Prompting）”技术让 AI 分析“是怎样的 Prompt 生成了这个结果”，从而将这次成功的偶发经验固化为可复用的 Prompt 模板。这不仅是个人知识库的建设，更是将隐性知识显性化、标准化的过程，为下一次工作流的启动提供了更高的起点。MVW（最小可行工作流）被定义为能够把一个具体任务从输入跑

它代码简洁，抽象程度少，工具开发难度低（只需要一个@tool装饰器），自由程度高，也具有流程跟踪功能，开发者很容易入门，也很方便理解重写其中的一些逻辑，来实现自己定制化的系统。可以看出，规划模式的Agent有许多好处，比如Agent拥有非常丰富的能力，进而扩展了能执行的任务范围。类似地，设计多智能体系统的通信模式也同样复杂，而组织结构的好坏会极大影响系统的效率与结果。当然，大部分框架都可以同时实现

详细总结：代理式 AI 系统开发流程与迭代循环（ Development process summary ）编写软件和代码来改进系统。决定下一步将构建精力集中在哪里的过程，其重要性与构建相当。显然，开发是一个非线性的过程，需要在调整系统、错误分析、改进组件和调整评估之间反复横跳。许多经验不足的团队往往花太多时间在构建上，而太少时间在分析上，导致工作重点不集中，效率低下。在早期，市面上有许多工具可以

*重要性：**代码执行是使智能体式应用变得极其强大的关键工具。**行业趋势：**许多大型语言模型的训练者会专门优化模型，以确保其在应用中代码执行功能的良好表现。开发者需要手动为智能体系统创建并添加工具。一个新的标准——MCP (Model Context Protocol) 正在兴起，它旨在让开发者更容易地访问一套庞大的工具集，供大型语言模型使用，从而简化开发流程。

*重要性：**代码执行是使智能体式应用变得极其强大的关键工具。**行业趋势：**许多大型语言模型的训练者会专门优化模型，以确保其在应用中代码执行功能的良好表现。开发者需要手动为智能体系统创建并添加工具。一个新的标准——MCP (Model Context Protocol) 正在兴起，它旨在让开发者更容易地访问一套庞大的工具集，供大型语言模型使用，从而简化开发流程。

如果说大语言模型是智能体的大脑，那么工具 (Tools) 就是其与外部世界交互的“手和脚”。为了让ReAct范式能够真正解决我们设定的问题，智能体需要具备调用外部工具的能力。针对本节设定的目标——回答关于“华为最新手机”的问题，我们需要为智能体提供一个网页搜索工具。在这里我们选用 SerpApi，它通过API提供结构化的Google搜索结果，能直接返回“答案摘要框”或精确的知识图谱信息，# ...

从 N-gram 到 RNN语言模型 (Language Model, LM) 是自然语言处理的核心，其根本任务是计算一个词序列（即一个句子）出现的概率。一个好的语言模型能够告诉我们什么样的句子是通顺的、自然的。在多智能体系统中，语言模型是智能体理解人类指令、生成回应的基础。本节将回顾从经典的统计方法到现代深度学习模型的演进历程，为理解后续的 Transformer 架构打下坚实的基础。在深度学习

直接生成”是AI最基础、最直观的工作方式，也常被称为“零样本提示”（Zero-shot Prompting）。特点： 简单、快速、一步到位。它不提供任何中间反馈或修正的机会。术语解释： “零样本提示”中的“零样本”指的是在提示中没有提供任何输入-输出示例。这与“单样本提示”（One-shot）和“少样本提示”（Few-shot）形成对比。零样本 (Zero-shot): 写一个关于黑洞的文章(无示