正在打开每日关注
正在打开每日关注
一份代码驱动的智能体系统课程目录,覆盖提示链、路由、记忆、MCP、多智能体与安全治理。
A senior Google engineer just dropped a 424-page doc called Agentic Design Patterns. Every chapter is code-backed and covers the frontier of AI systems: → Prompt chaining, routing, memory → MCP and multi-agent coordination → Guardrails, reasoning, planning This isn't a blog post. It's a curriculum. And it's free. Read it this weekend. That said, I wrote an article on how to build a multi-model AI team in 2026, which was already read by 4 million people. It's a complete guide to agents, models, workflows, and playbook to run your business on autopilot. The article is quoted below.
是什么 这条收藏推荐的是 Antonio Gulli 编写的《Agentic Design Patterns》,定位为一份免费、代码驱动的智能体系统课程,而不是单篇观点文章。图片里的目录显示全书约 424 页,按四个 Part、21 章及附录组织,覆盖从提示链、路由、并行化到记忆、MCP、A2A、RAG、安全与评估的完整路径。
核心设计 其核心不是某个模型或 SDK,而是把智能体拆成可组合的系统能力:先用 chaining、routing、planning 组织任务流,再用 memory、learning、retrieval 管理上下文,最后用 guardrails、human-in-the-loop、evaluation、monitoring 控制运行质量。这个结构把“能调用模型”推进到“能在复杂环境中持续执行、恢复和协作”。
关键洞察 目录同时覆盖资源感知优化、目标监控、优先级和探索发现,说明生产级 Agent 的难点在编排、状态、成本、可靠性与治理的联动,而不只是提示词技巧。对工程师而言,价值在于提供一张从单 Agent 到多 Agent 的学习与架构地图。
边界与风险 这是一条目录型推荐,不能仅凭推文确认每章实现质量、代码可运行性或“前沿”程度;“424 页”“免费”及配文中的高阅读量应视作发布者陈述。正文还混入作者自己的多模型 AI 团队文章,需要与书本身区分。标题里的 Design 指系统设计模式,不是视觉或交互设计。