不要把AI智能体想得太复杂。想搞懂一个实用的AI代理，你需要掌握这些核心技能：
- 思维链（Chain-of-Thought，CoT）：让模型一步步推理
- 思维树（Tree of Thoughts，ToT）：多路径探索思路
- ReAct框架：结合推理与行动的交互模式
- 自我纠正与反思：模型自动修正错误
- 函数调用和工具使用：让AI能调用外部接口
- 规划算法（LLM+P）：结合语言模型做长远计划
- 长期记忆架构：让AI记住并利用历史信息
- 多智能体协作：多个AI协同完成任务
- 过程监督奖励模型（PRM）：通过过程反馈优化表现
- Parsel：实用工具和框架
这些都是从理论到实战的关键环节，缺一不可。AI智能体不是魔法，而是逻辑和技巧的叠加。关键不在于让AI知道更多，而是教它“如何思考思考”。
现实中，AI在动态复杂任务上的最高准确率往往不到70%，因此人类监督依然不可或缺。理解这些底层方法，才能设计出真正有效、可靠的智能体。
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