📌 在AI发展进程中，Agent工作流程可能带来比基础模型更大的突破。本文将深入浅出地解析5种主流Agent模型的工作流程，助你快速掌握其精髓。
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1️⃣反射模式（Reflection Pattern）
🔹用户提出问题（Query）。
🔹LLM（大型语言模型）生成答案（Generate）。
🔹系统将生成的答案反射回LLM，以进行迭代改进（Iterate），生成更理想的初始输出。
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2️⃣工具使用模式（Tool Use Pattern）：
🔸用户提出问题（Query）。
🔸LLM进行推理（Reason），并调用相应的工具。
🔸工具执行操作并返回结果，供用户查看。
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3️⃣React模式（ReAct Pattern）：
🔹用户提出问题（Query）。
🔹LLM进行推理（Reason）。
🔹根据推理结果，代理执行相应的操作（Action），如与数据库交互或调用API，最终将结果返回给用户。
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4️⃣规划模式（Planning Pattern）：
🔸用户定义任务（Planner）。
🔸系统生成执行这些任务所需的代码或指令。
🔸如果不需要执行单个任务，则通过代理（ReAct Agent）执行这些任务，并将结果返回给用户。
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5️⃣多代理模式（Multi-agent Pattern）：
🔹用户提出问题（Query）。
🔹前端代理（FM agent）将问题分配给不同的代理，如设计代理（DesignTime agent）、开发运维代理（DevOps agent）和技术负责人代理（Tech lead agent）。
🔹每个代理执行相应的任务，并将结果整合后返回给用户。