9大AI智能体设计模式不同Agent场景设计
9大AI智能体设计模式——编程、语音交互、深度研究等各种场景，都在这了：
1. Computer Using Agents
- 功能：使用VLM和LLM感知、推理、执行任务并反馈结果。
- 应用场景：适用于需要处理查询的系统，如操作员接口。
- 流程：用户查询 → 智能体执行任务 → 输出结果。
- 示例：Web应用、Slack、浏览器等。
2. CodeAct Agent
- 功能：通过思考、行动和迭代代码来提供精确的解决方案。
- 应用场景：编程开发，帮助生成并调试代码。
- 流程：用户查询 → 智能体思考 → 执行代码 → 观察结果并产生反馈。
- 示例：Manus平台使用。
3. Self-Reflection Agents
- 功能：生成、批评和迭代生成的内容，确保高精度结果。
- 应用场景：自动生成内容并自我改进，如Open Server AI。
- 流程：用户查询 → 智能体生成初稿 → 自我反思 → 最终输出结果。
- 示例：反思式AI，生成批评、迭代优化。
4. Voice Agents
- 功能：使用TTS、STTS和检索技术来提供自然的语音交互。
- 应用场景：适用于语音助手、智能客服等领域。
- 流程：用户语音查询 → 语音识别 → 智能体处理 → 语音输出响应。
- 示例：Deepgram平台。
5. Deep Research Agents
- 功能：多个智能体协作进行深入研究，提供统一而全面的解答。
- 应用场景：用于跨领域的深度学术研究，聚合多个智能体的结果。
- 流程：用户查询 → 多个智能体协作 → 聚合结果输出。
- 示例：Claude Deepresearch。
6. Agentic RAG
- 功能：通过外部工具和API生成精确的结果，优化输出。
- 应用场景：应用在需要强大工具集成的领域。
- 流程：用户查询 → 智能体通过工具处理 → 输出结果。
- 示例：Perplexity平台。
7. ReACT Agent
- 功能：交替进行推理与行动，增强准确度。
- 应用场景：处理需要反复推理和动作的任务。
- 流程：用户查询 → LLM推理 → 工具辅助 → 输出结果。
- 示例：适用于大部分智能体。
8. Tool Using Agent
- 功能：通过外部工具和API生成精确、增强的输出。
- 应用场景：广泛用于集成API进行精确任务执行。
- 流程：用户查询 → 智能体通过工具执行 → 输出结果。
- 示例：适用于大多数智能体，集成各种API。
9. Coding Agents
- 功能：利用多种智能体协作进行代码构建与调试，提升效率。
- 应用场景：适用于快速开发与代码调试。
- 流程：用户查询 → 智能体构建代码 → 调试 → 输出完成的代码。
- 示例：Cursor平台。
因此，不同类型的智能体，适合执行不同的任务、信息处理与决策制定。
