代理設計模式
該儲存庫包含 Antonio Gulli 和 Mauro Sauco 所著的《代理設計模式》一書的全文。該內容由 Tom Mathews 編譯和組織，以便社群輕鬆存取和參考。
作者與致謝
這本書的獨特之處是什麼？
這本 424 頁的指南解決了我們在建立智慧、自主 AI 系統時面臨的真正挑戰。它彌合了理論與實施之間的差距——這正是我們的領域目前所需要的。對於任何認真建立真正的人工智慧系統的人來說，這是最好的資源。如果您是工程師、研究員或產品經理，準備超越基本的大型語言模型（LLM）應用程式並建立真正強大的人工智慧代理，那麼這就是為您準備的。
本書涵蓋了基本的代理模式，包括提示鏈、路由、規劃和多代理系統，所有這些都帶有基於程式碼的實用範例。您將找到有關工具使用、記憶體管理和 檢索增強生成（RAG） 實現的全面介紹，以及推理技術和代理間通訊等高級主題。
在裡面你會發現：
- 真實程式碼範例： 不只是理論，還有有效的實作。
- 經過驗證的模式： 記憶體處理、例外處理、資源控制、安全護欄。
- 先進技術： 多代理編排、代理間訊息傳遞、人機互動。
- 有關 MCP（模型上下文協定）的完整章節： 將工具與代理整合的關鍵框架。
它涵蓋 4 個部分的 21 個核心模式：
- 基礎模式（提示鏈、路由、工具使用）
- 先進系統（記憶、學習、監控）
- 生產問題（錯誤處理、安全、評估）
- 多代理架構
大多數人工智慧內容都停留在「如何呼叫 API」。但在現實世界的系統中你需要問：
- 如果代理在任務中陷入困境怎麼辦？
- 如何在長時間的會話中保持記憶？
- 當您執行 10 多個代理時，如何防止混亂？
本書透過您可以實際應用的模式回答了所有這些問題。僅 70 多頁的附錄就值得投資，其中包含高級提示技術和代理框架概述。
目錄
簡介
第一部分：基礎模式
第二部分：進階系統
第三部分：生產環境考量
第四部分：多代理架構
附錄
- 附錄 A：進階提示技巧
- 附錄 B：AI 代理互動：從 GUI 到現實世界環境
- 附錄 C：代理框架快速概述
- 附錄 D：使用 AgentSpace 建立代理（僅限線上）
- 附錄 E：CLI 上的 AI 代理
- 附錄 F：底層：代理推理引擎的內部觀察
- 附錄 G：Coding Agent
授權
該儲存庫已依據 MIT 授權條款 公開授權。