第四章通过三个经典范式，构建了智能体“从决策到落地”的完整技术链条：ReAct 解决“动态环境中的步进决策”，Plan-and-Solve 解决“结构化任务的高效执行”，Reflection 解决“高质量输出的迭代优化”。三者并非互斥，而是可根据场景灵活组合，形成更强大的混合架构。代码实现的核心是“模块化封装”——LLM客户端提供通用调用能力，工具层提供与外部世界交互的接口，范式层实现核心决策逻辑

第七章作为Hello-Agents的“框架构建核心篇”，跳出了单一范式的局限，聚焦“从零打造可扩展、可复用的智能体框架”。本章的核心价值在于教会开发者从“使用框架”升级为“创造框架”，通过模块化设计理念，拆解智能体的核心组件（模型调用、工具管理、记忆系统、工作流引擎），最终实现一个兼具灵活性与稳定性的基础框架。本文将从框架设计理念、核心模块拆解（代码+公式）、课后习题全解三个维度，带大家吃透智能体

第七章作为Hello-Agents的“框架构建核心篇”，跳出了单一范式的局限，聚焦“从零打造可扩展、可复用的智能体框架”。本章的核心价值在于教会开发者从“使用框架”升级为“创造框架”，通过模块化设计理念，拆解智能体的核心组件（模型调用、工具管理、记忆系统、工作流引擎），最终实现一个兼具灵活性与稳定性的基础框架。本文将从框架设计理念、核心模块拆解（代码+公式）、课后习题全解三个维度，带大家吃透智能体

第四章通过三个经典范式，构建了智能体“从决策到落地”的完整技术链条：ReAct 解决“动态环境中的步进决策”，Plan-and-Solve 解决“结构化任务的高效执行”，Reflection 解决“高质量输出的迭代优化”。三者并非互斥，而是可根据场景灵活组合，形成更强大的混合架构。代码实现的核心是“模块化封装”——LLM客户端提供通用调用能力，工具层提供与外部世界交互的接口，范式层实现核心决策逻辑

第四章通过三个经典范式，构建了智能体“从决策到落地”的完整技术链条：ReAct 解决“动态环境中的步进决策”，Plan-and-Solve 解决“结构化任务的高效执行”，Reflection 解决“高质量输出的迭代优化”。三者并非互斥，而是可根据场景灵活组合，形成更强大的混合架构。代码实现的核心是“模块化封装”——LLM客户端提供通用调用能力，工具层提供与外部世界交互的接口，范式层实现核心决策逻辑

第三章的核心是“揭秘LLM的底层逻辑”——从统计语言模型的概率计算，到Transformer的注意力机制，再到实际应用中的提示工程、分词、模型选型，每一个知识点都是构建智能体“大脑”的关键。理解这些原理，能帮助我们更好地设计提示词、选择合适的模型、规避幻觉等局限，为后续智能体的构建和优化打下坚实基础。LLM的本质是“通过海量数据学习语言规律和世界知识，再通过自回归生成文本”，而Transforme

第三章的核心是“揭秘LLM的底层逻辑”——从统计语言模型的概率计算，到Transformer的注意力机制，再到实际应用中的提示工程、分词、模型选型，每一个知识点都是构建智能体“大脑”的关键。理解这些原理，能帮助我们更好地设计提示词、选择合适的模型、规避幻觉等局限，为后续智能体的构建和优化打下坚实基础。LLM的本质是“通过海量数据学习语言规律和世界知识，再通过自回归生成文本”，而Transforme

【代码】webpack serve 配置问题TypeError: Class constructor ServeCommand cannot be invoked without 'new'

过度乐观？图灵低估了“常识与世界知识”的体量。现代LLM参数量已超10¹¹，仍难言通过严格图灵测试。可证伪性？图灵测试本质是黑箱行为主义，忽视内部机制；Searle“中文屋”思想实验正是针对此。性别与伦理早期游戏用“男女角色扮演”如今看存在刻板印象，可改用更中性设定。ESP插曲虽显幽默，却提示：测试环境必须排除信息泄露与人类超能力。工程启示图灵70年前已提出“预训练+微调”范式（儿童机→教育），与

第二章的核心价值在于构建了“问题驱动进化”的认知框架——每一代智能体范式的诞生，都是为了解决上一代的核心局限。从符号主义的“规则编码”到心智社会的“分布式协作”，再到强化学习的“试错学习”和LLM的“预训练-微调”，智能体的进化始终围绕“如何更高效地获取知识、如何更灵活地适应环境、如何更自主地解决问题”三大核心问题。通过本章的学习，我们理清了智能体的历史脉络，更能理解现代LLM驱动智能体的技术选型