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Agentic RAG模式是基础检索增强生成（RAG）模式的**高级演进**，它在传统的检索-生成流程中**嵌入了推理和决策层**（即智能体），从而将 RAG 从一个被动的数据管道转变为一个**主动的问题解决框架**。它显著提升了信息提取的**可靠性和深度**。

Reflection模式为智能体增加了一个**自我评估和迭代改进的层次**，使其能够对其自身的工作、输出或内部状态进行批判性审查，并利用评估结果来提升性能或优化响应。

ReAct设计模式将智能体的行为结构化为**显式的推理循环**，将思维链（CoT）推理与智能体的工具交互结合起来，让智能体在思考和行动之间交替进行，从而实现复杂、自适应的问题求解。

本文介绍了Manus项目经验的上下文工程精华内容,总结为6个问题和解决方案。

本文全面梳理了ChatGPT智能体的核心技术架构、功能特点及应用场景，综合自OpenAI官方发布及权威媒体报道。

本文介绍了多智能体强化学习（MARL）在多智能体系统（MAS）中的应用：理论、算法、应用与展望。

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