智能体（Agent）由感知-决策-执行三大核心模块构成。通过传感器/输入接口感知环境状态，基于强化学习算法或规则引擎进行策略决策，最终通过执行器输出动作。现代Agent架构如ReAct框架，将推理（Reasoning）与行动（Action）深度融合，通过迭代式思考链提升决策质量。
典型工作流程：
# ReAct框架实现示例
from langchain.agents import ReActAgent
agent = ReActAgent.from_llm_and_tools(llm, tools)
response = agent.run("如何用Python实现图像分类？")强化学习（RL）通过环境交互-奖励反馈机制优化策略。在智能体开发中，常采用PPO算法进行策略梯度优化，配合Q-Learning进行价值函数估计。关键参数设置：
折扣因子γ：控制未来奖励权重（建议0.95-0.99）
探索率ε：平衡探索与利用（初始0.5逐步衰减）
Dify作为LLMOps平台，提供全生命周期管理能力：
数据版本控制：支持多版本数据集对比与回滚
AB测试框架：并行部署多个Agent版本进行效果评估
实时监控看板：展示响应延迟、准确率等关键指标
# Dify流水线配置示例 pipeline: data_processing: chunk_size: 512 embedding_model: bge-large-zh model_training: lora_rank: 8 batch_size: 32
通过Dify可视化界面五步搭建知识问答系统：
数据接入：上传PDF/HTML/Markdown文档
分块策略：选择语义分块或固定窗口分块
向量存储：配置Pinecone或Milvus数据库
提示工程：设计多轮对话模板
服务部署：一键生成API端点
LangGraph采用**有向无环图（DAG）**组织智能体工作流，支持并行执行与条件分支。核心组件包括：
节点（Node）：封装单个功能单元（如数据清洗、意图识别）
边（Edge）：定义节点间数据流向与触发条件
状态管理：全局上下文共享与版本控制
# 多Agent协同示例
from langgraph.graph import StateGraph
workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("data_loader", data_loading_agent)
workflow.add_node("analyzer", analysis_agent)
workflow.add_edge("data_loader", "analyzer")构建供应链风险预警系统的典型架构：
数据层：接入ERP/CRM系统实时数据流
智能体层：
需求预测Agent（ARIMA+LSTM混合模型）
风险评估Agent（基于规则引擎与机器学习）
应急响应Agent（强化学习动态决策）
服务层：通过gRPC暴露微服务接口
技术栈：
前端：Streamlit + React
后端：FastAPI + Dify
数据库：PostgreSQL + Redis缓存
性能优化技巧：
使用FP16量化压缩Embedding模型
采用HNSW索引加速向量检索
实现请求批处理（Batch Inference）
核心流程：
graph TD
A[交易数据流] --> B{风险检测Agent}
B -->|低风险| C[自动放行]
B -->|高风险| D[人工审核Agent]
D --> E[规则引擎验证]
E --> F[最终决策]关键技术点：
实时特征工程（滑动窗口统计）
多模型融合（XGBoost+DeepFM）
动态策略调整（基于强化学习）
结合稠密检索（Dense Retrieval）与稀疏检索（Sparse Retrieval），通过Reranker模型提升召回率：
from flag_embedding import BGEM3FlagModel
model = BGEM3FlagModel('BAAI/bge-m3')
dense_embeddings = model.encode(docs, batch_size=32)采用Vector Memory + SQL Memory双存储方案：
短期记忆：保存最近5轮对话向量
长期记忆：结构化存储重要事实到数据库
