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AI开发方法论

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12-05

「异常处理与恢复」是构建健壮AI智能体的核心，它要求系统具备检测、管理和从故障中恢复的能力。该模式通过分层防御实现，包括：工具级错误检测、重试/回退/优雅降级的战术处理，以及LLM自我修复/状态回滚的战略恢复。实战中，可通过LangGraph显式定义恢复

12-02

AI写代码占比20-50%却让开发者更累？本文提出：接受不完美、预制上下文+批量生成+严格验证+工程化规范，重塑工作流大幅降负提效。

12-02

探讨智能体通过强化学习、少样本学习与记忆驱动，结合PPO/DPO对齐、SICA与AlphaEvolve，实现自主进化，适用于助手、交易与自动驾驶等场景。

11-14

工具使用（函数调用）模式是AI智能体的“双手”，使其突破静态知识限制。LLM能决策并调用外部API、数据库或代码，获取实时信息并执行操作，从“思考者”变为“行动者”。

11-11

并行模式通过并发执行独立任务（如API调用）解决顺序执行缓慢问题。它利用LangChain、ADK等框架，大幅缩短总耗时，极大提升AI智能体的效率和响应速度，是优化复杂工作流的关键。

11-08

路由模式是AI智能体的“交通枢纽”，赋予其动态决策能力，超越线性执行。它通过LLM、规则、嵌入或机器学习等机制，智能分类用户输入，引导至最合适的处理路径或子代理。这使AI系统更灵活、从固定执行者变为适应复杂场景的决策者，是构建多功能AI应用的关键。