📁 LLM

构建LLM Agent的质量评分与监控闭环，详解离线评测体系、在线可观测性及关键性性能指标。

探讨架构设计中的平衡艺术，从性能、质量到成本控制，并提供纯云端与私有化部署的参考蓝图。

提供LLM Agent的工程化落地清单，包括环境搭建、工具注册及基于Docker的部署容器化实践指南。

深入分析基于安全要求与性能需求的架构选型，涵盖低延迟架构与高安全防护体系的构建方法。

基于任务复杂度的Agent方案选型指南，从API查询助手到企业级数据分析，匹配最优技术架构。

实测分析代码生成、审查Agent及数据分析Agent的架构设计，提供自动化工作流与质量控制的实操参考。

以企业智能客服为例，拆解Agent在真实业务场景中的意图识别、RAG增强及对话管理实现要点。

对比主流编排引擎LangGraph与LangChain，展示图式编排与链式组合的实际代码示例及应用差异。

解析记忆增强模式与规则/符号融合模式，探索如何利用持久化记忆与形式化约束提升Agent的可信度与逻辑性。

概览LLM Agent的高级架构模式，为处理极高复杂度的业务逻辑提供进阶思路与技术选型方案。

探讨RAG增强型Agent与反思/自监督模式，如何通过外部知识引入与自我修正提升Agent的输出质量。

介绍Router-Worker-Critic多Agent协作模式的原理，详解复杂任务下的专业化分工与质量把控关键点。

剖析“规划—执行—评估”闭环架构，深入探讨ReAct与Plan-Execute模式的核心机制及优缺点方案。

详解单Agent+工具调用这一最基础且常用的架构模式，涵盖标准化工具设计与智能体决策逻辑。

通过对主流Agent架构模式的深度对比，揭示各组件间的交互机制，为系统化架构设计提供全局视角。

深入剖析Agent的交互层与编排控制层组件，详解对话管理、多模态处理及任务规划的核心实现逻辑。

分析LLM Agent的部署模式，包括功能增强模式（RAG/符号融合）与编排协作模式（集中式vs分布式）。

详细对比单Agent与多Agent架构的特点，从复杂度、一致性及容错性等多维度提供架构选型决策参考。

术语与假设 -解析LLM Agent定义及其与普通LLM调用的本质区别，重点介绍工具调用、长期记忆及多回合交互的核心假设。

LLM Agent核心架构模式概览 - 深入探讨LLM Agent的核心架构设计模式，对比分析单Agent与多Agent系统的优劣及适用场景，为构建高效AI助手提供理论基础。