AgenticPatterns项目：包含AndrewNg在其DeepLearning.AI博客文章系列中定义的4种Agentic模式的从头实现，主打去框架化：没有LangChain，没有LangGraph，没有LlamaIndex，没有CrewAI。对LLMAPI调用纯粹而简单。反思模式：ReflectionPattern这是一个非常基本的模式，但尽管它很简

AgenticDesignPatternshttps://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance/?ref=dl-staging-website.ghost.ioReflection:TheLLMexaminesitsownworktocomeupwithwaystoimproveit. ToolUse:TheLLMisgiventoolssuchas

传统的人工智能自动化主要侧重于基于规则的系统和用于处理特定任务的狭义人工智能应用。虽然这些方法在许多情况下都很有效，但它们通常难以应对需要适应性和情境理解的复杂、多面流程。进入代理工作流—一个突破性的范例，有望将企业自动化推向新的高度。通过利用多个协同

第一阶段：NaiveRAG架构设计大型语言模型（LLMs）虽然展现出卓越的性能，但在处理特定领域或知识密集型任务时，存在一些挑战，比如：产生虚假信息、知识陈旧以及推理过程的非透明性和不可追溯性。RAG技术作为一种有希望的解决方案，通过融合外部数据库的知识，有效应对了这些问题。它显著

文章目录一、关于llama-agentic-system二、LLama代理系统安装和设置指南1、创建Conda环境2、运行FP83、作为包安装4、测试安装5、下载检查点（或使用现有模型）6、配置推理服务器配置7、运行推理服务器8、配置代理系统9、为工具添加API密钥10、启动应用程序并与服务器交互11