最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的LLM，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？
与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AILLM恰恰是这两年的大风口，整体AI领域预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！
学习AILLM是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。
总结一下这5种常见的AIAgent设计模式:
ReAct靠"思考+行动"结合工具完成任务，推理清晰但需控制步骤;
CodeAct用代码执行任务，精准性高但对环境要求严;
AgenticRAG比传统RAG更主动，擅长知识召回与更新;
Self-Reflection通过自我修正提升输出可靠性，不过耗时略增;
Multi-Agent Planner靠多Agent分工协作处理复杂任务，效率高但架构较复杂。
1.ReAct
全称Reasoning+Acting，即"先思考，再行动"。模型不直接生成最终答案，通过显式推理步骤判断是否调用外部工具(如搜索引擎、数据库等)，再根据反馈继续推理与执行，直至完成任务。
适合需要工具辅助的任务(查资料、跑数据库、复杂计算等；
优点是推理轨迹清晰，便于追溯；
缺点是推理链过长可能导致延迟上升，需限制循环步数。
2.CodeAct
关键是将任务转化为可执行代码，运行后返回结果(如Manus架构)
例如数据分析场景中，模型生成Python脚本用于生成表格、绘制图表，再输出执行结果。
相比自然语言回答，精准性和可复现性更高，但对执行环境要求高，需在隔离受控环境中运行以规避风险。
3.Agentic RAG
在普通RAG("召回-增强-生成")基础上更具主动性:
会根据问题选择召回策略、决定是否多次搜索、过滤重复结果，还能将高价值信息回写知识图谱库。
4.Self-Reflection
模型生成初稿后，自我审查评估并修正问题，得到更新版本。
能降低Hallucination和推理错误概率，使输出更稳定可靠，但会增加计算开销和响应延迟，适用于对精准性、严谨性要求高的场景。
5.Multi-Agent Planner
类似"多Agent协作系统":大任务拆分为小任务，分配给不同Agent，最后整合结果。
优势是扩展性强，复杂任务可分工协作、效率更高;缺点是架构复杂，易增加成本和延迟。
适用于任务规模大、领域交叉多的场景(如综合性调研、复杂流程自动化等)
为方便大家学习 这里给大家整理了一份详细的学习资料包 需要的同学 可以根据图片指示自取
