该项目提供了17种基于LangChain和LangGraph构建的智能体架构完整实现，包含从反思、工具调用等基础模式到多智能体协作、高级记忆推理等复杂系统的端到端代码。项目采用Jupyter笔记本形式，提供循序渐进的学习路径，融入LLM-as-Judge评估机制，覆盖金融、编程等真实应用场景，是开发者掌握大模型智能体构建的实用教材。

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这个仓库包含了17种以上最先进的智能体架构的详细实现，全部基于LangChain和LangGraph构建。这就像一本活教材，把理论概念和可以直接运行的代码完美连接起来。

Github项目链接：https://github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures/tree/main

项目简介

大模型智能体领域发展超快,但很多资料要么太抽象,要么太理论化。FareedKhan-dev/all-agentic-architectures这个项目就是为了给开发者、研究人员和AI爱好者提供一条结构化、实用、教学性强的学习路径,帮大家真正掌握构建智能系统的技能。

• 从理论到实战代码: 每种架构不只是讲解,而是端到端实现在可运行的Jupyter笔记本里。
• 循序渐进的学习路径: 笔记本按顺序排列,从基础模式逐步进阶到高级的多智能体和自我认知系统。
• 重视评估指标: 我们不只是造智能体,还要测量它们的表现。大多数笔记本都用了强大的LLM-as-a-Judge模式来提供量化、客观的性能反馈,这在生产环境中超级重要。
• 真实场景应用: 例子都来自实际应用场景——金融分析、编程、社交媒体管理、医疗分诊——让这些概念马上就能用上。
• 统一的现代框架: 使用LangGraph作为核心编排工具,你会学到一种强大的、有状态的、循环式的智能体设计方法,这正在快速成为行业标准。

架构深度解析

这个合集涵盖了现代智能体设计的全谱系,从单智能体增强到复杂的协作式、自我改进系统。

#	架构名称	核心理念/一句话总结	主要应用场景	笔记本
01	反思(Reflection)	从一次性生成升级为多步骤推理器,通过批判和完善自己的工作来提升质量。	高质量代码生成、复杂摘要	01_reflection.ipynb
02	工具调用(Tool Use)	让智能体能突破知识截止日期,通过调用外部API和函数与真实世界交互。	实时研究助手、企业机器人	02_tool_use.ipynb
03	ReAct	在自适应循环中动态交替"推理"(思考)和"行动"(使用工具)来解决复杂的多步骤问题。	多跳问答、网页导航和研究	03_ReAct.ipynb
04	规划(Planning)	在执行之前主动把复杂任务分解成详细的分步计划,确保工作流程结构化和可追溯。	可预测的报告生成、项目管理	04_planning.ipynb
05	多智能体系统	专业化智能体团队协作解决问题,分工合作以实现更深入、更高质量、更结构化的最终输出。	软件开发流程、创意头脑风暴	05_multi_agent.ipynb
06	PEV(计划-执行-验证)	超强的自纠错循环,验证器智能体检查每个动作的结果,实现错误检测和动态恢复。	高风险自动化、金融、不可靠工具	06_PEV.ipynb
07	黑板系统	灵活的多智能体系统,智能体通过共享的中央内存(“黑板”)机会性协作,由动态控制器引导。	复杂诊断、动态决策	07_blackboard.ipynb
08	情景+语义记忆	双记忆系统,结合向量存储(用于过往对话-情景记忆)和图数据库(用于结构化事实-语义记忆),实现真正的长期个性化。	长期个人助理、个性化导师	08_episodic_with_semantic.ipynb
09	思维树(ToT)	通过探索树状结构中的多条推理路径来解决问题,评估和修剪分支以系统性地找到最优解。	逻辑谜题、约束规划	09_tree_of_thoughts.ipynb
10	心智循环(模拟器)	智能体在内部"心智模型"或模拟器中测试其行动,在真实世界行动前预测结果和评估风险。	机器人、金融交易、安全关键系统	10_mental_loop.ipynb
11	元控制器	监督智能体分析传入任务并将其路由到专家池中最合适的专业子智能体。	多服务AI平台、自适应助手	11_meta_controller.ipynb
12	图谱(世界模型记忆)	将知识存储为实体和关系的结构化图谱,通过遍历连接实现复杂的多跳推理。	企业情报、高级研究	12_graph.ipynb
13	集成(Ensemble)	多个独立智能体从不同角度分析问题,最后由"聚合器"智能体综合它们的输出,得出更稳健、更少偏见的结论。	高风险决策支持、事实核查	13_ensemble.ipynb
14	预演测试(Dry-Run)	安全关键模式,智能体提议的动作先被模拟(预演),必须获得批准(人工或检查器)才能真实执行。	生产环境智能体部署、调试	14_dry_run.ipynb
15	RLHF(自我改进)	智能体的输出被"编辑器"智能体批评,反馈用于迭代修订工作。高质量输出被保存以改进未来性能。	高质量内容生成、持续学习	15_RLHF.ipynb
16	元胞自动机	许多简单、去中心化的基于网格的智能体系统,其局部交互产生复杂的、涌现的全局行为,如最优寻路。	空间推理、物流、复杂系统模拟	16_cellular_automata.ipynb
17	反思型元认知	具有"自我模型"的智能体,能推理自己的能力和局限性,选择行动、使用工具或上报给人类以确保安全。	高风险咨询(医疗、法律、金融)	17_reflexive_metacognitive.ipynb

架构导览

这个仓库的结构设计带你从简单的增强开始,逐步构建真正复杂的多智能体、自我感知系统。

第一部分:基础模式(笔记本1-4)

这部分涵盖让单个智能体更强大的基本构建块。

• 从反思开始改进输出质量。
• 然后给智能体配备工具来与世界交互。
• ReAct将这些组合成动态循环。
• 最后,规划为其行动增加远见和结构。

第二部分:多智能体协作(笔记本5、7、11、13)

这里探索如何让智能体协同工作。

• 多智能体系统引入专业化团队的概念。
• 元控制器充当智能路由器,将任务分派给这些团队。
• 黑板为动态协作提供灵活的共享工作空间。
• 集成模式并行使用多个智能体进行更稳健、更多样化的分析。

第三部分:高级记忆和推理(笔记本8、9、12)

这部分专注于智能体如何更深入思考和记住所学内容。

• 情景+语义记忆提供强大的、类人的记忆系统。
• 图谱世界模型允许对互联知识进行复杂推理。
• 思维树实现系统化、多路径探索以解决困难的逻辑问题。

第四部分:安全性、可靠性和真实世界交互

这些架构对于构建可在生产环境中信任的智能体至关重要。

• 预演测试提供关键的人机协同安全层。
• 模拟器允许智能体通过建模后果来"三思而后行"。
• PEV内置自动错误检测和恢复。
• 元认知智能体理解自己的局限性,这是在高风险领域安全运行的关键。

第五部分:学习和适应(笔记本15、16)

最后一部分探索智能体如何随时间改进并以新颖方式解决问题。

• 自我改进循环创建一种机制让智能体从反馈中学习,类似于RLHF。
• 元胞自动机展示了如何从简单的局部规则中涌现出复杂的全局行为,创建高度自适应的系统。

这个图展示了11_meta_controller.ipynb笔记本中的流程,这是编排专业智能体的常见模式。

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