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智能体元设计与元优化设计模式详解: 智能体元设计与元优化模式是一种元模式，它超越了传统智能体的执行层面，将大型语言模型（LLM）的推理能力提升到架构设计师和提示工程师的层级。该模式的核心在于让 AI 系统具备自主生成、评估、优化其内部多智能体（MAS）架构和协作配置的能力，以实现针对每个问题实例的自适应和最优性能。

Planning模式要求智能体在执行开始之前，先将一个复杂的目标分解为结构化的路线图或有序的步骤序列。它将智能体从简单的反应者升级为主动的战略执行者。

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。

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。

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