14 - 智能体推理

本模块系统讲解LLM智能体的核心技术，包括工具调用、推理策略、记忆系统和多智能体协作。

模块结构

14-agents-reasoning/
├── 01-tool-use/                # 工具调用
├── 02-reasoning/               # 推理策略
├── 03-memory-systems/          # 记忆系统
├── 04-planning/                # 任务规划
└── 05-multi-agent/             # 多智能体

核心内容

01 - 工具调用

技术	说明
Function Calling	OpenAI风格函数定义
工具注册	装饰器注册、标签管理
工具执行	超时控制、重试机制
结构化输出	JSON Schema约束

Function Calling流程：

1. 定义工具Schema
2. LLM选择工具和参数
3. 执行工具获取结果
4. LLM整合结果回复

02 - 推理策略

技术	说明	适用场景
Chain-of-Thought	思维链推理	复杂推理
ReAct	推理+行动循环	工具使用
Tree-of-Thoughts	思维树搜索	探索性问题
Self-Consistency	多路径投票	提高准确率
Reflection	自我反思纠错	错误修正

CoT提示模板：

问题：...
让我们一步步思考：
1. 首先...
2. 然后...
3. 因此...
答案：...

ReAct循环：

Thought: 我需要...
Action: search[query]
Observation: 结果...
Thought: 根据结果...
Action: finish[answer]

03 - 记忆系统

类型	说明
短期记忆	对话上下文窗口
长期记忆	向量数据库存储
情景记忆	历史交互记录
语义记忆	知识图谱

04 - 任务规划

技术	说明
任务分解	复杂任务拆分
计划生成	步骤规划
计划执行	监控与调整
动态重规划	失败恢复

05 - 多智能体

模式	说明
辩论式	多Agent讨论达成共识
协作式	分工合作完成任务
层级式	主Agent协调子Agent

学习路线

Function Calling → CoT/ReAct → ToT → 记忆系统 → 任务规划 → 多智能体

依赖库

instructor>=1.0.0
tenacity>=8.0.0
networkx>=3.0.0