吴恩达提出 AI Agent 正在重塑软件开发未来，多 Agent 协作系统能更好解决复杂问题。文章详细解析了四种设计模式：反思模式通过自我检查改进输出质量；工具使用模式利用搜索、代码执行等外部能力收集信息；规划模式让 LLM 制定并执行多步骤计划；多智能体协作模式通过多个代理分工讨论提升解决方案质量。这些模式共同推动了从自动化向懂用户智能的转变。
吴恩达大师在 Agentic Reasoning 演讲中提出了一个重要观点：AI Agent 正在重塑软件开发的未来。不同于传统单模型，多 Agent 协作系统能更好地解决复杂问题。与其把 AI 视为替代品，不如学会重新定义协作方式。AI Agent 的快速迭代能力，正是我们需要把握的优势。
吴恩达介绍了 AI 智能代理工作流的四种核心设计模式：
LLM 检查自己的工作，以提出改进方法。这种模式通过引入自我批判机制，显著提升输出质量。
第一轮输出： '这款新上市的智能手表功能强大，续航持久，性价比高，喜欢的朋友赶快下单吧！'
开始反思过程
第二轮输出： '这款智能手表配备心率监测、睡眠分析、运动记录等健康功能，1600mAh 电池可持续使用 7 天，售价 899 元比同类产品低 20%，欢迎体验。'
继续反思
第三轮输出： '无论是清晨跑步还是夜间睡眠，这款智能手表都能 24 小时守护您的健康。心率异常自动提醒、专业运动指导、深度睡眠分析，让您对身体状态了如指掌。7 天续航无需频繁充电，899 元的亲民价格，让健康管理不再是负担。'
最终反思
技术实现要点： 在工程实践中，反思模式通常通过构建 Prompt Chain 实现。主模型生成初稿后，调用另一个模型或同一模型的不同 System Prompt 作为 Critic，根据预设的评估标准（如准确性、流畅度、合规性）打分，若低于阈值则触发重写循环。这要求模型具备较强的指令遵循能力和自我认知能力。
工具使用（Tool use）是指 LLM 拥有网络搜索、代码执行或任何其他功能来帮助其收集信息、采取行动或处理数据。这是 Agent 从'聊天机器人'向'执行者'转变的关键。
技术实现要点： 工具使用模式依赖于 Function Calling 或 ReAct 框架。开发者需将外部 API 封装为 LLM 可理解的 Schema，确保参数校验和安全沙箱机制。特别是在代码执行场景下，必须限制权限以防止恶意操作，同时支持异步调用以提高效率。
规划（Planning）是指 LLM 提出并执行一个多步骤计划来实现目标。复杂的任务往往无法通过单次推理完成，需要拆解为子任务序列。
首先确定预算、时间、人数及偏好，形成宏观约束条件。
分析家庭成员兴趣、出行季节特点及目的地气候情况。
基于需求匹配候选城市，考虑交通便利性及景点丰富度。
细化每日活动安排，平衡休息与游玩时间。
查询并锁定机票、酒店及门票资源。
技术实现要点： 规划模式常采用 Tree of Thoughts (ToT) 或 Graph of Thoughts (GoT) 结构。Agent 需维护任务状态机，支持回溯机制。当某一步骤失败时，应能动态调整后续计划而非直接报错。此外，长上下文窗口有助于保持全局规划的一致性。
多智能体协作（Multi-agent collaboration）是指多个 AI 智能代理一起工作，分配任务并讨论和辩论想法，以提出比单个智能体更好的解决方案。模拟人类团队分工是提升复杂任务成功率的有效路径。
目标受众：25-35 岁，追求品质生活，向往慢生活
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分享 8 个绝绝子纯净景点，人少景美还能拍出 ins 风
附赠：民宿老板的秘藏咖啡店打卡地图🗺️"
内容框架：
1️⃣ 私藏景点 TOP8（每个配 10 秒竖屏视频）
- 无人机视角下的洱海日落
- 小众观景台取景
- 绝美日出机位分享
- 本地人遛弯路线
2️⃣ 拍照机位详解
- 绝美光线时间点
- 构图示意图
- 小红书爆款 pose
3️⃣ 深度体验路线
- 文艺咖啡店路线
- 复古银饰工作室
- 私房美食地图
4️⃣ 实用贴士
- 交通住宿攻略
- 花费参考
- 行程建议
结尾互动：
"你最爱大理的哪个瞬间？评论告诉我，抽个宝子送洱海日落拍摄绝佳位置！"
封面设计：
- 主图：清晨洱海蓝色渐变天空
- 构图：上下三分法，留白突出天空
- 滤镜：低饱和柔和色调
- 字体：搭配手写风格
9 宫格规划：
1️⃣ 洱海日出全景
2️⃣ 人物背影剪影
3️⃣ 古城街巷细节
4️⃣ 文艺咖啡店一角
5️⃣ 绝美观景台取景
6️⃣ 银饰工作室匠人
7️⃣ 隐藏餐厅美食
8️⃣ 民宿阳台视角
9️⃣ 日落延时视频
建议优化：
1. 添加"景区需提前预约"提醒
2. 标注价格区间，避免虚标
3. 补充旅游旺季提示
4. 添加安全提示信息
技术实现要点： 多智能体架构通常包含角色定义、通信协议和仲裁机制。不同 Agent 可通过共享内存、消息队列或直接 API 调用交互。关键在于防止死循环对话，需设置最大交互轮次或引入仲裁者（Manager Agent）来终止无效讨论。LangChain Agents 和 AutoGen 是常见的实现框架。
'以前我们追逐的是自动化，现在我们在创造'懂你'的智能。'
2025 年，不是谁有了智能体谁就赢。而是谁的智能体真正懂用户，谁才能真正从创作角度真正找到价值归属。有趣的是，最大的机遇不在工具本身，而在于理解和运用这些智能体的人。
让科技重回服务人性的初心，或许，这才是智能时代最珍贵的"智慧"。
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