异常处理与恢复 |Exception Handling and Recovery | Agentic Design Patterns | 智能体设计模式
导语 真实环境充满网络抖动、工具失效、脏数据、权限异常等不可预测因素，缺乏异常处理与恢复的智能体脆弱且难以信任 …
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2025 年
探索与发现（Exploration and Discovery）| Agentic Design Patterns | 智能体设计模式
导语 智能体通常依赖预定义知识，难以应对新情境或开放式问题。在复杂动态环境中，静态信息不足以实现真正创新或发现 …
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优先级排序（Prioritization）| Agentic Design Patterns | 智能体设计模式
导语 任务太多且目标冲突时，智能体如果没有优先级排序，只能盲目执行，效率低下、关键目标难以达成。优先级排序通过 …
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推理技术（Reasoning Techniques）| Agentic Design Patterns | 智能体设计模式
导语 传统单次处理快速但可能不准确，复杂问题直接回答不可靠。推理技术通过分配更多计算资源和时间，让智能体明确展 …
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资源感知优化（Resource-Aware Optimization）| Agentic Design Patterns | 智能体设计模式
title: "资源感知优化实战：在成本、速度、质量间实现动态平衡" descriptio …
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智能体间通信（Agent-to-Agent）| Agentic Design Patterns | 智能体设计模式
导语 不同框架构建的智能体无法协作，每个系统独立开发集成，添加新智能体需大量改造。A2A（Agent-to-A …
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知识检索（RAG）| Agentic Design Patterns | 智能体设计模式
导语 传统LLM像闭卷考试，只能靠记忆回答，信息过时且可能产生幻觉。RAG（检索增强生成）像开卷考试，在生成响 …
人机协作（Human-in-the-Loop, HITL）| Agentic Design Patterns | 智能体设计模式
导语 AI不是人类替代品，而是人类能力增强工具。人机协作（Human-in-the-Loop, HITL）将人 …
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目标设定与监控（Goal Setting and Monitoring）| Agentic Design Patterns | 智能体设计模式
导语 没有目标的智能体只能被动响应，不知道要实现什么，也无法评估进度。目标设定与监控通过SMART原则定义可衡 …
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