一、智能体工作流基础：重新定义AI能力
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核心观点 ：Agentic AI的核心在于"推理-行动-观察"的循环，使其从单纯的对话模型进化为能执行复杂任务的自主系统。
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关键概念：自主性程度、任务分解、智能体评估（Evals）、设计模式概览。
二、反射模式：让智能体学会自我改进
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核心思想 ：通过"生成-批评-再生成"的工作流，显著提升输出质量，是实现可靠智能体的关键一步。
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技术要点：内部反馈与外部反馈（如工具执行结果）的结合。
三、工具使用：突破模型边界，连接真实世界
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核心思想 ：将模型与外部工具（API、数据库、代码解释器等）集成，是智能体具备实际行动能力的基石。
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技术要点：工具定义与描述、调用语法、代码执行的应用、模型上下文协议（MCP）的作用。
四、构建智能体的工程化技巧：从原型到产品
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核心思想 ：将智能体开发视为软件工程，强调评估、分析、迭代的系统化方法。
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技术要点：
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评估体系：端到端评估与组件级评估。
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误差分析：系统性定位错误根源（规划、工具调用、理解等）。
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优化策略：根据分析结果针对性优化提示、工作流；平衡性能、延迟与成本。
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五、高度自主智能体：规划与多智能体协作
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核心思想 ：面对复杂任务，引入规划能力 与多智能体协作模式，实现"1+1>2"的效果。
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技术要点：
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规划工作流：Plan-and-Execute、ReAct等模式。
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多智能体架构：专家角色分工、通信模式（如消息队列、共享内存）。
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六、知识图谱：为智能体注入长期记忆与知识关联
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核心思想 ：利用知识图谱为智能体提供结构化的知识表示和推理能力，是构建复杂认知应用的基础。
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技术要点：
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知识图谱在增强智能体理解与记忆中的作用。
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在多智能体系统中作为共享知识库的应用。
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Google ADK 等工具在构建此类系统中的应用。
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从多源数据（结构化、非结构化）中自动构建知识图谱。
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