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2026年8月8日

一句话理解这本手册

它不是在教你怎样写一个更长、更聪明的 Prompt，而是在教你怎样把不确定的大模型，装进一个可控制、可观测、可恢复、可评估的工程系统。

书中将智能体理解为一种能够感知环境、围绕目标做决策、调用外部工具并采取行动的计算实体。大模型主要承担“认知引擎”，而状态管理、逻辑流、工具、通信和运行环境共同组成承载智能体的“画布”。作者强调，仅有强模型并不足以形成可靠智能体，还需要围绕感知、规划、行动和交互进行系统设计。

智能体应该形成

目标

感知 → 判断 → 规划 → 执行 → 观察 → 校验

└──────── 状态、记忆、反馈 ──────┘

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核心章节

  1. 第1章：提示链（Prompt Chaining）
  2. 第2章：路由（Routing）
  3. 第3章：并行化（Parallelization）
  4. 第4章：反思（Reflection）
  5. 第5章：工具使用（Tool Use）
  6. 第6章：规划（Planning）
  7. 第7章：多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）
  8. 第8章：记忆管理（Memory Management）
  9. 第9章：学习与适应（Learning and Adaptation）
  10. 第10章：模型上下文协议（Model Context Protocol）
  11. 第11章：目标设定与监控（Goal Setting and Monitoring）
  12. 第12章：异常处理与恢复（Exception Handling and Recovery）
  13. 第13章：人机协同（Human-in-the-Loop）
  14. 第14章：知识检索（Knowledge Retrieval – RAG）
  15. 第15章：智能体间通信（Inter-Agent Communication – A2A）
  16. 第16章：资源感知优化（Resource-Aware Optimization）
  17. 第17章：推理技术（Reasoning Techniques）
  18. 第18章：安全防护模式（Guardrails/Safety Patterns）
  19. 第19章：评估与监控（Evaluation and Monitoring）
  20. 第20章：优先级排序（Prioritization）
  21. 第21章：探索与发现（Exploration and Discovery）