AI

Router模式为智能体操作框架引入了**条件逻辑**，使其能够根据**环境状态、用户输入或前序操作结果**等因素，在多个潜在的专用函数、工具或子流程之间进行**仲裁和动态决策**。

Tool Use模式使智能体能够通过集成外部能力来执行超越其训练数据范围的行动。

Human-in-the-Loop模式是一种智能系统设计，它将人类输入直接集成到智能体的自主工作流程中。

OpenAI Academy 是由 OpenAI 官方创建的一个综合性学习与社区平台。通过系统性的知识传授和技能培养，帮助个人和组织解锁人工智能时代的巨大潜力，有效利用 AI 技术应对现实世界的挑战。

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。

深入解析 Cursor 2.0 的重大更新，包括 Composer 模型、多代理并行、多模型同时处理同一任务、全新界面设计等革命性功能