Agent 基础

学习 Agent 的核心组件：规划、记忆、工具使用

让 LLM 调用外部函数和 API

理解智能体系统的核心架构。包括感知、决策、行动循环，自主性和目标导向设计，以及与传统 AI 应用的区别。

推理与行动交替模式。包括思维链推理、工具调用、迭代执行、错误恢复，是智能体的核心执行模式。

工具使用基础概念。包括工具定义、参数验证、结果处理、工具选择策略，是智能体与外部世界交互的基础。

简单记忆系统实现。包括对话历史、短期记忆、记忆检索、记忆压缩，帮助智能体保持上下文连贯性。

智能体类型与设计模式。包括单智能体、多智能体、层次智能体、反思模式，理解不同场景的智能体设计。