1. 背景

LLM 的发展从RAG，AI agent，到 agentic AI，未来成为 generative AI，就是 AI 自己生成agent. 今天要讲的是 agentic AI 的几大组件。

2. 解剖

A。将提示词分成多任务

I。 COT （chain of thought）（本部分由chatGPT中文直接给出，由作者校阅）

当然可以，以下是对 Agentic AI 中 COT（Chain of Thought） 和相关 开源项目 的简要解释：

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🧠 什么是 COT（Chain of Thought）？

COT（思维链） 是一种引导大语言模型（LLM）分步骤思考和推理的方法。

在 Agentic AI 中，COT 主要用于：

• 把一个复杂问题 分解成多个小任务

• 让智能体（Agent）逐步解决问题，而不是一次性给出答案

• 实现 递归推理 和 任务分解（Task Decomposition）

比如问题是：“如何组织一次国际会议？”
COT 会生成类似：

1. 明确会议主题

2. 确定目标受众

3. 选定时间地点

4. 安排嘉宾和议程

5. 营销和宣传
   ...

这些步骤可进一步被代理系统分派给不同 Agent 执行。

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🛠️ Agentic AI 中支持 COT 的开源项目

以下是一些开源项目，支持 Chain of Thought 和 Agentic 推理：

项目名	说明	链接
LangChain	提供 COT 和 Agent 框架，支持工具调用、任务拆分、记忆等	https://github.com/langchain-ai/langchain
AutoGen（微软）	强调多智能体交互，内建对 COT 和任务协作的支持	https://github.com/microsoft/autogen
CrewAI	多 Agent 协同任务执行，支持角色设定和COT式推理	https://github.com/joaomdmoura/crewAI
LangGraph	LangChain 的子项目，基于图的 COT 和 Agent 流程建模	https://github.com/langchain-ai/langgraph
OpenDevin	专注于 DevOps 的 Agent 项目，使用 COT 来完成自动化运维任务	https://github.com/OpenDevin/OpenDevin

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✅ 总结

• COT 是 Agentic AI 中分步推理与任务分解的核心机制

• 有多个开源项目支持 COT，如 LangChain、AutoGen、CrewAI 等

• 它们可以帮助你构建拥有自主思考和任务执行能力的智能系统

II。递归分解和动态规划 （本部分用chatGPT 中文生成，由作者校阅）

提示词：

请用通俗易懂方式解释 agentic AI中recursive decomposition 和 动态规划？

我们来用通俗易懂的方式解释 Agentic AI 中的两个重要概念：recursive decomposition（递归分解）和 动态规划（dynamic programming）。

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🧩 一、什么是 Recursive Decomposition（递归分解）？

递归分解就是把一个大问题，反复拆成更小的问题，直到小到可以直接解决，然后把小问题的答案合起来，解决整个大问题。

✅ 通俗例子：

你想组织一场婚礼，但你一个人处理不过来。你可以这样做：

1. 把“办婚礼”分成 3 个大任务：找场地、定餐饮、安排嘉宾；

2. 每个任务再继续分：

   • 找场地：查酒店 → 比价格 → 联系预订；

   • 安排嘉宾：做名单 → 发邀请 → 安排住宿；

3. 每个小任务交给不同“助理”去做（Agent）。

这种 一层一层地拆、每层再分、层层执行，就是递归分解，非常适合 Agentic AI 里的多智能体系统。

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🧠 二、什么是 Dynamic Programming（动态规划）？

动态规划的核心思想是：把重复的子问题记下来，下次遇到就不用再算了，直接用！

✅ 通俗例子：

假设你已经查过“某酒店的婚礼价格”，再有别的任务也需要用到这个价格（比如做预算），你就不需要再去查一次，而是从记忆中拿来用。

在 Agentic AI 中，动态规划可以用于：

• 避免重复思考

• 使用缓存（memory/cache）优化任务执行

• 让智能体更“聪明”和高效

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🧠 两者对比理解

概念	解释	类比
递归分解	一步步把大问题拆小	像一个项目经理分派任务
动态规划	避免重复做相同的事，把结果记下来复用	像一个有笔记本的员工，做过的事都记着，下次不用重新做

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🧠 在 Agentic AI 中的应用场景：

• Recursive Decomposition：让 AI 自动把复杂指令（Prompt）拆解成子任务，比如："写一本书" → "写大纲" → "写每章"；

• Dynamic Programming：智能体可以利用历史经验（memory/cache）避免重复推理，提高效率，比如 API 查询、逻辑计算结果。

以下是支持 递归分解（Recursive Decomposition） 和 动态规划（Dynamic Programming）思想 的主流 Agentic AI 领域开源项目。虽然不是每个项目都明确使用“动态规划”这个术语，但它们普遍采用了“记忆机制”、“缓存优化”或“结果重用”来实现类似效果。

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🧩 一、支持递归分解的开源项目（Recursive Decomposition）

项目名称	简介	GitHub链接
AutoGen（Microsoft）	支持 Agent 与 Agent 的多轮对话，能动态分解任务并分配执行	github.com/microsoft/autogen
LangChain	可自定义 Agent 逻辑，配合 LangGraph 可递归构建任务链	github.com/langchain-ai/langchain
LangGraph	基于图的执行流控制，适合表达任务递归与分解	github.com/langchain-ai/langgraph
CrewAI	类似电影制作组方式，将复杂任务递归分配给多个角色智能体执行	github.com/joaomdmoura/crewAI
TaskWeaver（Alibaba）	多智能体协作框架，擅长分层任务分解和执行	github.com/alibaba/taskweaver
MetaGPT	模拟真实团队分工结构（CTO/PM/Engineer），支持递归子任务流程	github.com/geekan/MetaGPT

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🔁 二、支持动态规划思想的开源项目（记忆/缓存机制）

虽然这些项目未直接使用“Dynamic Programming”术语，但它们提供了记忆、缓存、上下文重用等机制，具备“避免重复计算”的效果：

项目名称	记忆机制说明	GitHub链接
LangChain	提供多种记忆类型（BufferMemory、SummaryMemory），可记住中间结果供后续使用	github.com/langchain-ai/langchain
AutoGen	支持在多 Agent 对话中维护“会话状态”，实现中间结果复用	github.com/microsoft/autogen
GPT-Engineer	代码生成 Agent，内部复用中间结果避免重复解释说明	github.com/AntonOsika/gpt-engineer
OpenDevin	DevOps Agent，记录中间状态，避免重复执行 shell/API 命令	github.com/OpenDevin/OpenDevin

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B。Agentic Fabric （本部分由chatGPT 生成，deepseek 翻译）

在自主人工智能（Agentic AI）领域，Fabric通常指支撑自主AI智能体协调、通信与执行的基础架构层。它相当于智能体之间、智能体与工具及外部数据/服务交互的底层"操作系统环境"或"运行时系统"。

具体而言：
自主智能体架构（或称AI架构层）包含以下功能：

1. 任务编排 —— 协调任务在多个智能体间的拆分、委派与重组  
2. 通信协议 —— 管理智能体间交互方式（如消息传递、API调用）  
3. 记忆与上下文共享 —— 允许智能体访问和更新共享记忆或上下文  
4. 资源与工具调用 —— 提供连接外部工具、API、数据库或人类服务的接口  
5. 安全与治理 —— 管理权限策略并审计智能体行为  

实际应用案例：
* 微软AutoGen和LangChain表达式语言(LCEL) 是构建此类架构的工具包范例  
* OpenAgents或CrewAI通过预定义角色和通信通道搭建多智能体协作架构  

类比说明：
就像**云计算架构**连接算力与存储资源，**自主智能体架构**在动态且常具递归特性的AI环境中，连通智能体、任务、工具与数据。 

（注：关键术语保留英文对应词如"Fabric"，专业表述采用中文技术语境惯用译法，如"orchestration"译为"编排"而非"管弦乐式协调"，符合国内AI领域技术文档风格）