星野智能体主动发消息关闭设置

1.概述在智能体逐渐成为人工智能应用核心的今天，如何让它“聪明”且“高效”是开发者最关心的问题。本文将带你从设计思路、核心能力到工程实践，全面解析高效智能体的构建方法。无论是任务分解、知识获取，还是与外部工具的协同，都会结合实际案例，帮助你理解如何打造一个真正能落地、能进化的智能体。2.内容2.1 什么是智能体智能体（Agent）是人工智能领域中的核心概念，可以理解为一种具备 感知、决策和执行能力的自主系统。它能够从环境中获取信息，结合自身的知识或模型进行推理和判断，并通过调用工具或执行操作来完成任务。与传统程序不同，智能体不仅仅是被动执行预设指令，而是具备一定程度的自主性和适应性，能够在复杂、多变的环境中不断优化行为。在实际应用中，智能体的使用场景非常广泛：对话交互：例如智能客服或AI助手，能够理解用户需求并给出合适的回应；任务自动化：如自动化办公、数据分析、代码生成，帮助人类提高效率；智能决策：在金融风控、供应链优化、推荐系统中，智能体可以快速处理复杂数据并做出判断；虚拟与现实结合：从游戏NPC到智能机器人，智能体能够与真实世界或虚拟环境交互，带来更智能的体验。简而言之，智能体的核心价值在于 替人类完成复杂任务、提升效率和创造力，它正逐渐成为AI应用的关键载体。2.2 何时使用智能体以及智能体框架并不是所有问题都需要引入智能体，有些场景用普通脚本或固定规则就能解决。但当任务具备 复杂性、动态性和不确定性 时，智能体和智能体框架就展现出独特优势。适合使用智能体的典型场景：1. 任务复杂、需要自主规划例如在 数据分析 中，不仅要获取数据，还要清洗、建模、可视化。传统脚本需要逐步编写流程，而智能体可以根据目标自动分解任务，并灵活调用工具完成每个环节。2. 环境动态、信息来源多样在 金融风控 中，数据源包含市场行情、新闻资讯、历史交易记录，信息随时变化。智能体能持续监控并动态调整策略。3. 需要多轮交互与记忆在 智能客服 或 教育辅导 场景中，用户问题往往连续且上下文相关，智能体通过框架中的“记忆机制”保持连贯性，而不是每次都从零开始。4. 需要调用多种外部工具或API比如在 软件研发 中，智能体能先检索文档，再调用代码生成工具，最后利用测试框架验证结果，形成一个完整闭环。智能体框架的价值 在于降低开发门槛。它提供了任务调度、插件管理、上下文记忆等通用能力，让开发者可以专注于业务逻辑。例如：LangChain 适合构建多步推理与工具调用场景；AutoGen 擅长多智能体协作；LlamaIndex 在知识库问答中表现突出。当你的问题是 一次性、结构化、固定逻辑 → 用传统脚本即可；当你的问题是 多步骤、不确定性强、需要灵活应对 → 就是使用智能体和框架的好时机。3.智能体模式3.1 链式工作流智能体Prompt Chaining 工作流模式 是在大型语言模型（LLM）应用开发中常见且高效的一种设计思路。其核心理念是：将复杂的任务 分解为一系列有机衔接的步骤，每个步骤由一次 LLM 调用完成，并且后续步骤会基于前一步的输出继续处理。提示链（Prompt Chaining）模式 在以下几类场景中尤为适用：任务复杂度高：当问题难以一次性解决时，可以将其拆解为一系列更简单、可控的步骤；需要逐步验证：每个中间输出都可能需要检查、修正或转换，确保最终结果的准确性；保持清晰链路：通过分步骤衔接，能够清楚追踪数据或逻辑的流转过程，避免“黑箱式”结果。例如，下述案例展示了一个针对 文本中数值数据处理 的四步工作流：提取数值和指标 —— 从原始文本中识别出数字及其对应的含义；标准化格式 —— 将不同表示方式统一为百分比格式，确保结果一致；排序处理 —— 按照数值大小进行降序排序，便于后续分析；结果输出 —— 将整理好的数据转换为 Markdown 表格，便于展示与阅读。通过这种链式调用方式，复杂的数据处理过程被拆分为结构清晰、可追踪的步骤，既提升了 准确性和可维护性，又让开发者能够灵活地对每一环节进行优化和扩展。具体实现代码如下所示：import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;public class ChainWorkflow {    /**     * Array of system prompts that define the transformation steps in the chain.     * Each prompt acts as a gate that validates and transforms the output before     * proceeding to the next step.     */    private static final String[] DEFAULT_SYSTEM_PROMPTS = {            // Step 1            """                    Extract only the numerical values and their associated metrics from the text.                    Format each as'value: metric' on a new line.                    Example format:                    92: customer satisfaction                    45%: revenue growth""",            // Step 2            """                    Convert all numerical values to percentages where possible.                    If not a percentage or points, convert to decimal (e.g., 92 points -> 92%).                    Keep one number per line.                    Example format:                    92%: customer satisfaction                    45%: revenue growth""",            // Step 3            """                    Sort all lines in descending order by numerical value.                    Keep the format 'value: metric' on each line.                    Example:                    92%: customer satisfaction                    87%: employee satisfaction""",            // Step 4            """                    Format the sorted data as a markdown table with columns:                    | Metric | Value |                    |:--|--:|                    | Customer Satisfaction | 92% | """    };    private final ChatClient chatClient;    private final String[] systemPrompts;    public ChainWorkflow(ChatClient chatClient) {        this(chatClient, DEFAULT_SYSTEM_PROMPTS);    }    public ChainWorkflow(ChatClient chatClient, String[] systemPrompts) {        this.chatClient = chatClient;        this.systemPrompts = systemPrompts;    }    public String chain(String userInput) {        int step = 0;        String response = userInput;        System.out.println(String.format("\nSTEP %s:\n %s", step++, response));        for (String prompt : systemPrompts) {            // 1. Compose the input using the response from the previous step.            String input = String.format("{%s}\n {%s}", prompt, response);            // 2. Call the chat client with the new input and get the new response.            response = chatClient.prompt(input).call().content();            System.out.println(String.format("\nSTEP %s:\n %s", step++, response));        }        return response;    }}主服务入口代码实现：import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.boot.CommandLineRunner;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;import org.springframework.context.annotation.Bean;// ------------------------------------------------------------// PROPMT CHAINING WORKFLOW// ------------------------------------------------------------@SpringBootApplicationpublic class Application {    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(Application.class, args);    }    String report = """            Q3 Performance Summary:            Our customer satisfaction score rose to 92 points this quarter.            Revenue grew by 45% compared to last year.            Market share is now at 23% in our primary market.            Customer churn decreased to 5% from 8%.            New user acquisition cost is $43 per user.            Product adoption rate increased to 78%.            Employee satisfaction is at 87 points.            Operating margin improved to 34%.            """;    @Bean    public CommandLineRunner commandLineRunner(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {        return args -> {            new ChainWorkflow(chatClientBuilder.build()).chain(report);        };    }}该示例通过一系列提示来处理第三季度的绩效报告。以下是示例输入：Q3 Performance Summary:Our customer satisfaction score rose to 92 points this quarter.Revenue grew by 45% compared to last year.Market share is now at 23% in our primary market.Customer churn decreased to 5% from 8%.New user acquisition cost is $43 per user.Product adoption rate increased to 78%.Employee satisfaction is at 87 points.Operating margin improved to 34%.工作流程通过四个步骤来处理此问题：1.提取值：提取数值及其指标92: customer satisfaction45%: revenue growth23%: market share5%: customer churn43: user acquisition cost78%: product adoption87: employee satisfaction34%: operating margin2.标准化格式：将适用的值转换为百分比92%: customer satisfaction45%: revenue growth23%: market share5%: customer churn78%: product adoption87%: employee satisfaction34%: operating margin3.排序：按降序排列值92%: customer satisfaction87%: employee satisfaction78%: product adoption45%: revenue growth34%: operating margin23%: market share5%: customer churn4.格式：创建 markdown 表| Metric | Value ||:--|--:|| Customer Satisfaction | 92% || Employee Satisfaction | 87% || Product Adoption | 78% || Revenue Growth | 45% || Operating Margin | 34% || Market Share | 23% || Customer Churn | 5% |3.2 评估器-优化器智能体评估器–优化器模式（Evaluator–Optimizer Pattern） 是一种典型的 双 LLM 协作工作流。它模拟了人类作者“写—审—改”的迭代过程：一个模型负责生成候选答案，另一个模型则充当评估员，给出改进建议，二者循环迭代，直到得到令人满意的结果。该模式包含两个核心组件：生成器 LLM（Optimizer/Generator）：负责为任务生成初始响应，并在收到反馈后进行改进；评估员 LLM（Evaluator）：根据预设的质量标准（如准确性、逻辑性、风格或完整性）对响应进行分析，并输出具体的改进意见。工作机制如下：初始生成 —— 生成器 LLM 根据任务需求给出初稿；质量评估 —— 评估员 LLM 审查初稿，基于评估标准给出反馈；改进迭代 —— 如果结果不符合要求，生成器根据反馈重新生成内容；收敛输出 —— 当评估员确认结果达到满意水平时，最终答案被采纳。这种模式的优势在于：提升结果质量：避免“一次性生成”的粗糙输出，通过多轮改进获得更佳结果；增强鲁棒性：减少模型幻觉或逻辑错误；灵活性高：评估标准可以根据不同任务（如代码正确性、文本风格、数据完整性）进行定制。应用场景示例：内容创作：生成文章后由评估员检查逻辑流畅性和语言风格，再反复打磨；代码生成：评估员负责检测语法错误和单元测试结果，生成器根据反馈修复代码；问答系统：确保答案不仅正确，还要清晰、全面。简而言之，评估器–优化器模式就像“作者与编辑”的协作，前者负责创作，后者负责把关，两者交替工作，最终产出高质量成果。评估器–优化器模式 在以下场景中特别适用：有明确的质量标准：当任务结果能够通过清晰的指标（如正确性、逻辑性、风格或一致性）进行评估时；迭代能带来显著改进：输出质量在多轮反馈中能逐步优化，而不是“一次生成定型”；任务需要深度审查：复杂问题往往需要多轮批评与修正，才能得到高质量的结果。示例应用文学翻译：在直译之外捕捉语境和风格的细微差别，通过多轮优化更贴近原文意境；复杂搜索与分析：如学术研究或市场调研，需要多次筛选、比对和总结；代码生成与调试：初始生成后经过系统性审查，逐步修复语法错误、逻辑漏洞或性能问题；内容创作：写作往往需要多次草稿与润色，模型在迭代过程中可不断提升逻辑连贯性和表达质量。简而言之，当任务 可以被客观评估 且 质量提升依赖迭代打磨 时，这种模式能显著提高最终成果的可靠性与可用性。具体实现代码如下：import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.StringJoiner;import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.util.Assert;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;public class EvaluatorOptimizer {    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(EvaluatorOptimizer.class);        public static final String DEFAULT_GENERATOR_PROMPT = """            Your goal is to complete the task based on the input. If there are feedback            from your previous generations, you should reflect on them to improve your solution.            CRITICAL: Your response must be a SINGLE LINE of valid JSON with NO LINE BREAKS except those explicitly escaped with \\n.            Here is the exact format to follow, including all quotes and braces:            {"thoughts":"Brief description here","response":"public class Example {\\n    // Code here\\n}"}            Rules for the response field:            1. ALL line breaks must use \\n            2. ALL quotes must use \\"            3. ALL backslashes must be doubled: \\            4. NO actual line breaks or formatting - everything on one line            5. NO tabs or special characters            6. Java code must be complete and properly escaped            Example of properly formatted response:            {"thoughts":"Implementing counter","response":"public class Counter {\\n    private int count;\\n    public Counter() {\\n        count = 0;\\n    }\\n    public void increment() {\\n        count++;\\n    }\\n}"}            Follow this format EXACTLY - your response must be valid JSON on a single line.            """;    public static final String DEFAULT_EVALUATOR_PROMPT = """            Evaluate this code implementation for correctness, time complexity, and best practices.            Ensure the code have proper javadoc documentation.            Respond with EXACTLY this JSON format on a single line:            {"evaluation":"PASS, NEEDS_IMPROVEMENT, or FAIL", "feedback":"Your feedback here"}            The evaluation field must be one of: "PASS", "NEEDS_IMPROVEMENT", "FAIL"            Use "PASS" only if all criteria are met with no improvements needed.            """;    public static final int MAX_ITERATIONS = 10;    public enum Evaluation {        PASS, NEEDS_IMPROVEMENT, FAIL    }    public record EvaluationResponse(Evaluation evaluation, String feedback) {}    public record RefinedResponse(String solution, List<Generation> chainOfThought) {}    public record Generation(String thoughts, String response) {}    private final ChatClient chatClient;    private final String generatorPrompt;    private final String evaluatorPrompt;    private final int maxIterations;    public EvaluatorOptimizer(ChatClient chatClient) {        this(chatClient, DEFAULT_GENERATOR_PROMPT, DEFAULT_EVALUATOR_PROMPT, MAX_ITERATIONS);    }    public EvaluatorOptimizer(ChatClient chatClient, String generatorPrompt, String evaluatorPrompt) {        this(chatClient, generatorPrompt, evaluatorPrompt, MAX_ITERATIONS);    }    public EvaluatorOptimizer(ChatClient chatClient, String generatorPrompt,                              String evaluatorPrompt, int maxIterations) {        Assert.notNull(chatClient, "ChatClient must not be null");        Assert.hasText(generatorPrompt, "Generator prompt must not be empty");        Assert.hasText(evaluatorPrompt, "Evaluator prompt must not be empty");        Assert.isTrue(maxIterations > 0, "Max iterations must be positive");        this.chatClient = chatClient;        this.generatorPrompt = generatorPrompt;        this.evaluatorPrompt = evaluatorPrompt;        this.maxIterations = maxIterations;    }    public RefinedResponse loop(String task) {        return loop(task, new ArrayList<>(), new ArrayList<>(), 0);    }    private RefinedResponse loop(String task, List<String> memory,                                List<Generation> chainOfThought, int iteration) {                if (iteration >= maxIterations) {            logger.warn("Max iterations ({}) reached without finding a PASS solution", maxIterations);            return new RefinedResponse(getBestSolution(memory), chainOfThought);        }        String context = buildContext(memory, chainOfThought);        Generation generation = generate(task, context);                memory.add(generation.response());        chainOfThought.add(generation);        EvaluationResponse evaluation = evaluate(generation.response(), task);        if (evaluation.evaluation() == Evaluation.PASS) {            logger.info("Solution accepted after {} iterations", iteration + 1);            return new RefinedResponse(generation.response(), chainOfThought);        }        logger.debug("Iteration {}: Evaluation {}", iteration + 1, evaluation.evaluation());        return loop(task, memory, chainOfThought, iteration + 1);    }    private String buildContext(List<String> memory, List<Generation> chainOfThought) {        if (memory.isEmpty()) {            return "";        }        StringJoiner context = new StringJoiner("\n");        context.add("Previous attempts and feedback:");                for (int i = 0; i < memory.size(); i++) {            context.add(String.format("Attempt %d:", i + 1));            context.add("Code: " + memory.get(i));            if (i < chainOfThought.size()) {                context.add("Thoughts: " + chainOfThought.get(i).thoughts());            }        }        return context.toString();    }    private Generation generate(String task, String context) {        try {            Generation generation = chatClient.prompt()                    .user(u -> u.text("{prompt}\n{context}\nTask: {task}")                            .param("prompt", generatorPrompt)                            .param("context", context)                            .param("task", task))                    .call()                    .entity(Generation.class);            logGeneration(generation);            return generation;        } catch (Exception e) {            logger.error("Generation failed for task: {}", task, e);            throw new RuntimeException("Failed to generate solution", e);        }    }    private EvaluationResponse evaluate(String content, String task) {        try {            EvaluationResponse evaluation = chatClient.prompt()                    .user(u -> u.text("{prompt}\nOriginal task: {task}\nContent to evaluate: {content}")                            .param("prompt", evaluatorPrompt)                            .param("task", task)                            .param("content", content))                    .call()                    .entity(EvaluationResponse.class);            logEvaluation(evaluation);            return evaluation;        } catch (Exception e) {            logger.error("Evaluation failed for content: {}", content, e);            return new EvaluationResponse(Evaluation.NEEDS_IMPROVEMENT,                 "Evaluation service unavailable. Please review the code manually.");        }    }    private void logGeneration(Generation generation) {        if (logger.isDebugEnabled()) {            logger.debug("\n=== GENERATOR OUTPUT ===\nTHOUGHTS: {}\n\nRESPONSE:\n{}\n",                    generation.thoughts(), generation.response());        }    }    private void logEvaluation(EvaluationResponse evaluation) {        if (logger.isDebugEnabled()) {            logger.debug("\n=== EVALUATOR OUTPUT ===\nEVALUATION: {}\n\nFEEDBACK: {}\n",                    evaluation.evaluation(), evaluation.feedback());        }    }    private String getBestSolution(List<String> solutions) {        return solutions.isEmpty() ? "" : solutions.get(solutions.size() - 1);    }}主服务入口代码实现：import com.example.agentic.EvaluatorOptimizer.RefinedResponse;import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.boot.CommandLineRunner;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;import org.springframework.context.annotation.Bean;// ------------------------------------------------------------// EVALUATOR-OPTIMIZER// ------------------------------------------------------------@SpringBootApplicationpublic class Application {    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(Application.class, args);    }    @Bean    public CommandLineRunner commandLineRunner(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {        var chatClient = chatClientBuilder.build();        return args -> {            RefinedResponse refinedResponse = new EvaluatorOptimizer(chatClient).loop("""                    <user input>                    Implement a Stack in Java with:                    1. push(x)                    2. pop()                    3. getMin()                    All operations should be O(1).                    All inner fields should be private and when used should be prefixed with 'this.'.                    </user input>                    """);            System.out.println("FINAL OUTPUT:\n : " + refinedResponse);        };    }}3.3 协调器-工作者智能体 Orchestrator–Workers 模式 是一种灵活且强大的工作流结构，专为 需要动态任务分解和专门处理的复杂任务 而设计。它借鉴了现实世界中的“项目经理 + 专业团队”协作模式，将任务拆解、分配和合并，最终形成高质量的解决方案。该模式通常包含三个核心组件：协调器（Orchestrator）：作为中央 LLM，负责理解整体任务，识别所需的子任务，并将它们分配给合适的 Worker；工作者（Workers）：一组专门化的 LLM，每个 Worker 负责解决特定子任务（如数据分析、写作、代码生成等）；合成器（Synthesizer）：整合所有 Worker 的输出，对结果进行统一、归纳和优化，形成最终答案。该模式在以下场景中尤其有效：任务难以预先规划：当子任务结构不确定、需要运行中动态拆解时；需要多种方法或视角：例如既要逻辑推理，又要创造性写作；强调适应性的问题：面对信息不完整或需求变化的任务，能够灵活调整策略；专业化处理能提升结果质量：如不同 Worker 分别处理数据检索、知识推理和结果润色。应用示例多学科研究：协调器将问题拆解为文献检索、数据分析和总结，交由不同 Worker 执行；内容生成：如撰写长文，协调器负责分解大纲，Worker 生成各章节，合成器最终汇总润色；软件开发：协调器拆分需求，Worker 负责代码编写、单元测试与文档撰写，合成器整合成完整项目。简而言之，Orchestrator–Workers 模式就像一个“AI 项目团队”：协调器是项目经理，Workers 是领域专家，合成器则是总编辑，三者协作确保任务既能 分工明确 又能 产出高效。具体实现代码如下：import java.util.List;import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.util.Assert;public class OrchestratorWorkers {    private final ChatClient chatClient;    private final String orchestratorPrompt;    private final String workerPrompt;    public static final String DEFAULT_ORCHESTRATOR_PROMPT = """            Analyze this task and break it down into 2-3 distinct approaches:            Task: {task}            Return your response in this JSON format:            \\{            "analysis": "Explain your understanding of the task and which variations would be valuable.                         Focus on how each approach serves different aspects of the task.",            "tasks": [                \\{                "type": "formal",                "description": "Write a precise, technical version that emphasizes specifications"                \\},                \\{                "type": "conversational",                "description": "Write an engaging, friendly version that connects with readers"                \\}            ]            \\}            """;    public static final String DEFAULT_WORKER_PROMPT = """            Generate content based on:            Task: {original_task}            Style: {task_type}            Guidelines: {task_description}            """;    /**     * Represents a subtask identified by the orchestrator that needs to be executed     * by a worker.     *      * @param type        The type or category of the task (e.g., "formal",     *                    "conversational")     * @param description Detailed description of what the worker should accomplish     */    public static record Task(String type, String description) {    }    /**     * Response from the orchestrator containing task analysis and breakdown into     * subtasks.     *      * @param analysis Detailed explanation of the task and how different approaches     *                 serve its aspects     * @param tasks    List of subtasks identified by the orchestrator to be     *                 executed by workers     */    public static record OrchestratorResponse(String analysis, List<Task> tasks) {    }    public static record FinalResponse(String analysis, List<String> workerResponses) {    }    public OrchestratorWorkers(ChatClient chatClient) {        this(chatClient, DEFAULT_ORCHESTRATOR_PROMPT, DEFAULT_WORKER_PROMPT);    }    public OrchestratorWorkers(ChatClient chatClient, String orchestratorPrompt, String workerPrompt) {        Assert.notNull(chatClient, "ChatClient must not be null");        Assert.hasText(orchestratorPrompt, "Orchestrator prompt must not be empty");        Assert.hasText(workerPrompt, "Worker prompt must not be empty");        this.chatClient = chatClient;        this.orchestratorPrompt = orchestratorPrompt;        this.workerPrompt = workerPrompt;    }    @SuppressWarnings("null")    public FinalResponse process(String taskDescription) {        Assert.hasText(taskDescription, "Task description must not be empty");        // Step 1: Get orchestrator response        OrchestratorResponse orchestratorResponse = this.chatClient.prompt()                .user(u -> u.text(this.orchestratorPrompt)                        .param("task", taskDescription))                .call()                .entity(OrchestratorResponse.class);        System.out.println(String.format("\n=== ORCHESTRATOR OUTPUT ===\nANALYSIS: %s\n\nTASKS: %s\n",                orchestratorResponse.analysis(), orchestratorResponse.tasks()));        // Step 2: Process each task        List<String> workerResponses = orchestratorResponse.tasks().stream().map(task -> this.chatClient.prompt()                .user(u -> u.text(this.workerPrompt)                        .param("original_task", taskDescription)                        .param("task_type", task.type())                        .param("task_description", task.description()))                .call()                .content()).toList();        System.out.println("\n=== WORKER OUTPUT ===\n" + workerResponses);        return new FinalResponse(orchestratorResponse.analysis(), workerResponses);    }}主服务入口代码：import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.boot.CommandLineRunner;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;import org.springframework.context.annotation.Bean;// ------------------------------------------------------------// ORCHESTRATOR WORKERS// ------------------------------------------------------------@SpringBootApplicationpublic class Application {    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(Application.class, args);    }    @Bean    public CommandLineRunner commandLineRunner(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {        var chatClient = chatClientBuilder.build();        return args -> {            new OrchestratorWorkers(chatClient)                    .process("Write a product description for a new eco-friendly water bottle");        };    }}3.4 并行化智能体并行化工作流模式是一种提高大型语言模型（LLM）处理效率与结果质量的策略，其核心思想是 同时执行多个任务或多次调用，以加快处理速度并获取更多视角。该模式主要体现在两个方面：分段（Segmentation）将复杂任务拆分为相互独立的子任务，使其能够并行处理，减少单个任务的执行瓶颈。投票（Voting / Ensemble）对同一任务进行多次并行调用，以生成不同版本的响应，然后通过多数决、加权或其他策略选出最优结果，从而获得更可靠和多样化的答案。主要优点提升吞吐量：并行处理多个子任务或调用，提高整体任务处理速度；优化资源利用：充分利用 LLM API 或计算资源，避免单线程浪费；缩短批量任务时间：相比串行处理，大幅降低整体执行时长；提高结果质量：通过多视角、多样化输出，结合投票机制，可显著改善准确性和稳健性。应用示例文本分析：将长文拆分为段落并行分析，最后汇总结果；内容生成：对同一写作任务多次生成不同版本，通过投票选择最优稿件；问答系统：对复杂问题进行多次推理，整合答案以减少偏差；数据标注：多个模型或提示并行执行标注任务，再通过多数投票提高标注一致性。并行化模式就像团队协作中的分工+讨论机制：既能让每个成员（LLM调用）专注完成独立任务，又能通过多方意见汇总，获得更全面、更可靠的最终成果。具体实现代码如下：import java.util.List;import java.util.concurrent.CompletableFuture;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.stream.Collectors;import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.util.Assert;public class ParallelizationlWorkflow {    private final ChatClient chatClient;    public ParallelizationlWorkflow(ChatClient chatClient) {        this.chatClient = chatClient;    }    public List<String> parallel(String prompt, List<String> inputs, int nWorkers) {        Assert.notNull(prompt, "Prompt cannot be null");        Assert.notEmpty(inputs, "Inputs list cannot be empty");        Assert.isTrue(nWorkers > 0, "Number of workers must be greater than 0");        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(nWorkers);        try {            List<CompletableFuture<String>> futures = inputs.stream()                    .map(input -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {                        try {                            return chatClient.prompt(prompt + "\nInput: " + input).call().content();                        } catch (Exception e) {                            throw new RuntimeException("Failed to process input: " + input, e);                        }                    }, executor))                    .collect(Collectors.toList());            // Wait for all tasks to complete            CompletableFuture<Void> allFutures = CompletableFuture.allOf(                    futures.toArray(CompletableFuture[]::new));            allFutures.join();            return futures.stream()                    .map(CompletableFuture::join)                    .collect(Collectors.toList());        } finally {            executor.shutdown();        }    }}主服务入口代码：import java.util.List;import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.boot.CommandLineRunner;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;import org.springframework.context.annotation.Bean;@SpringBootApplicationpublic class Application {    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(Application.class, args);    }    @Bean    public CommandLineRunner commandLineRunner(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {        return args -> {            // ------------------------------------------------------------            // PARALLEL WORKFLOW            // ------------------------------------------------------------            List<String> parallelResponse = new ParallelizationlWorkflow(chatClientBuilder.build())                    .parallel("""                            Analyze how market changes will impact this stakeholder group.                            Provide specific impacts and recommended actions.                            Format with clear sections and priorities.                            """,                            List.of(                                    """                                            Customers:                                            - Price sensitive                                            - Want better tech                                            - Environmental concerns                                            """,                                    """                                            Employees:                                            - Job security worries                                            - Need new skills                                            - Want clear direction                                            """,                                    """                                            Investors:                                            - Expect growth                                            - Want cost control                                            - Risk concerns                                            """,                                    """                                            Suppliers:                                            - Capacity constraints                                            - Price pressures                                            - Tech transitions                                            """),                            4);            System.out.println(parallelResponse);        };    }}3.5 路由智能体 路由工作流模式（Routing Workflow Pattern） 专为处理复杂任务而设计，尤其适用于 输入类型多样且需要不同处理策略的场景。其核心理念是：利用 LLM 对输入进行分析和分类，然后将其分发到最合适的专用提示符或处理程序，以获得更高效和准确的结果。主要优点关注点分离：每条路线可以针对特定类型的输入进行优化，避免单一流程处理所有任务导致效率低下；提高准确性：专门的提示或处理程序能够更好地发挥其优势，提升结果质量；可扩展架构：轻松新增路线和专门处理模块，系统能够随需求变化灵活扩展；资源优化：更简单的任务可分配给轻量模型，复杂任务由高性能模型处理，实现计算资源的合理利用。该模式在以下场景尤其有效：输入类型多样：任务涉及不同格式、主题或结构的数据，需要采用不同处理策略；可分类任务：LLM 能够准确识别输入类型，从而决定路由路径；专业化需求：不同类型的输入需要不同领域的知识或处理方法，例如技术文档 vs. 创意写作、财务数据 vs. 市场分析。应用示例客户服务：根据问题类型（退货、账单、技术支持）路由到不同的自动回复或处理模块；内容生成：针对不同主题或风格，路由到特定提示符生成高质量文本；数据处理：将结构化数据、非结构化文本或图像输入路由到不同的分析模型；多模态应用：结合文本、音频或图像输入，分别调用最适合的模型进行处理。路由工作流模式就像 智能分拣系统：先判断“物品类型”，再送到最适合的处理通道，从而提高效率、保证质量，并且易于扩展。具体实现代码如下：public record RoutingResponse(        /**         * The reasoning behind the route selection, explaining why this particular         * route was chosen based on the input analysis.         */        String reasoning,        /**         * The selected route name that will handle the input based on the         * classification analysis.         */        String selection) {}import java.util.Map;import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.util.Assert;public class RoutingWorkflow {    private final ChatClient chatClient;    public RoutingWorkflow(ChatClient chatClient) {        this.chatClient = chatClient;    }    public String route(String input, Map<String, String> routes) {        Assert.notNull(input, "Input text cannot be null");        Assert.notEmpty(routes, "Routes map cannot be null or empty");        // Determine the appropriate route for the input        String routeKey = determineRoute(input, routes.keySet());        // Get the selected prompt from the routes map        String selectedPrompt = routes.get(routeKey);        if (selectedPrompt == null) {            throw new IllegalArgumentException("Selected route '" + routeKey + "' not found in routes map");        }        // Process the input with the selected prompt        return chatClient.prompt(selectedPrompt + "\nInput: " + input).call().content();    }    private String determineRoute(String input, Iterable<String> availableRoutes) {        System.out.println("\nAvailable routes: " + availableRoutes);        String selectorPrompt = String.format("""                Analyze the input and select the most appropriate support team from these options: %s                First explain your reasoning, then provide your selection in this JSON format:                \\{                    "reasoning": "Brief explanation of why this ticket should be routed to a specific team.                                Consider key terms, user intent, and urgency level.",                    "selection": "The chosen team name"                \\}                Input: %s""", availableRoutes, input);        RoutingResponse routingResponse = chatClient.prompt(selectorPrompt).call().entity(RoutingResponse.class);        System.out.println(String.format("Routing Analysis:%s\nSelected route: %s",                routingResponse.reasoning(), routingResponse.selection()));        return routingResponse.selection();    }}主服务入口代码：import java.util.List;import java.util.Map;import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;import org.springframework.boot.CommandLineRunner;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;import org.springframework.context.annotation.Bean;// ------------------------------------------------------------// ROUTER WORKFLOW// ------------------------------------------------------------@SpringBootApplicationpublic class Application {    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(Application.class, args);    }    @Bean    public CommandLineRunner commandLineRunner(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {                return args -> {            Map<String, String> supportRoutes = Map.of("billing",                    """                            You are a billing support specialist. Follow these guidelines:                            1. Always start with "Billing Support Response:"                            2. First acknowledge the specific billing issue                            3. Explain any charges or discrepancies clearly                            4. List concrete next steps with timeline                            5. End with payment options if relevant                            Keep responses professional but friendly.                            Input: """,                    "technical",                    """                            You are a technical support engineer. Follow these guidelines:                            1. Always start with "Technical Support Response:"                            2. List exact steps to resolve the issue                            3. Include system requirements if relevant                            4. Provide workarounds for common problems                            5. End with escalation path if needed                            Use clear, numbered steps and technical details.                            Input: """,                    "account",                    """                            You are an account security specialist. Follow these guidelines:                            1. Always start with "Account Support Response:"                            2. Prioritize account security and verification                            3. Provide clear steps for account recovery/changes                            4. Include security tips and warnings                            5. Set clear expectations for resolution time                            Maintain a serious, security-focused tone.                            Input: """,                    "product",                    """                            You are a product specialist. Follow these guidelines:                            1. Always start with "Product Support Response:"                            2. Focus on feature education and best practices                            3. Include specific examples of usage                            4. Link to relevant documentation sections                            5. Suggest related features that might help                            Be educational and encouraging in tone.                            Input: """);            List<String> tickets = List.of(                    """                            Subject: Can't access my account                            Message: Hi, I've been trying to log in for the past hour but keep getting an 'invalid password' error.                            I'm sure I'm using the right password. Can you help me regain access? This is urgent as I need to                            submit a report by end of day.                            - John""",                    """                            Subject: Unexpected charge on my card                            Message: Hello, I just noticed a charge of .99 on my credit card from your company, but I thought                            I was on the .99 plan. Can you explain this charge and adjust it if it's a mistake?                            Thanks,                            Sarah""",                    """                            Subject: How to export data?                            Message: I need to export all my project data to Excel. I've looked through the docs but can't                            figure out how to do a bulk export. Is this possible? If so, could you walk me through the steps?                            Best regards,                            Mike""");            var routerWorkflow = new RoutingWorkflow(chatClientBuilder.build());            int i = 1;            for (String ticket : tickets) {                System.out.println("\nTicket " + i++);                System.out.println("------------------------------------------------------------");                System.out.println(ticket);                System.out.println("------------------------------------------------------------");                System.out.println(routerWorkflow.route(ticket, supportRoutes));            }        };    }}4.总结开发一个高效的智能体，不仅仅是调用大型语言模型，更在于 合理设计工作流、优化任务处理和迭代改进。本文介绍了多种关键模式——从 提示链（Prompt Chaining）、评估器–优化器（Evaluator–Optimizer）、Orchestrator–Workers、并行化 到 路由工作流——每一种方法都有其独特价值，针对不同任务场景提供最佳实践。通过这些模式的灵活组合，智能体能够实现 复杂任务分解、专业化处理、多轮改进和高效输出，同时提升准确性、可扩展性和资源利用效率。最终，高效智能体的目标是让模型不仅能“完成任务”，还能 以可控、可靠且高质量的方式应对多样化问题。

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MAIGA，这一新一代 AI 智能体平台，完成由 Amber Group、Red Beard Ventures、IBC Group、TBV Ventures、Chainlink 等顶级机构参与的 200 万美元战略投资。这标志着 MAIGA 在“让 AI 驱动的交易走进所有人”的使命上迈出关键一步。当前，MAIGA 正在扩容其已上线的产品，并为即将到来的代币发行做准备，率先在 BNB Chain 推动蓬勃发展的 DeFAI 浪潮。 过去两年里，MAIGA 低调搭建了面向 Web3 的基础设施：API、SDK 与链上身份工具，累计服务用户超 100 万，完成 700 多万笔交易，在主网与二层网络合计促成约 4600 万美元的成交量。随着 AI 在 Web3 的全面升温、交易被验证为清晰的产品市场契合点，MAIGA（Make AI Great Again）将重心明确到“让普通用户也能在 DeFi 中更聪明地交易”的可及性 AI 工具。 MAIGA 是专注 DeFAI（由人工智能驱动的去中心化金融）的 AI 智能体平台。它采用最新的 Web3 智能体技术栈：MCP 搭配 TEE 与多模态能力，并融合 ElizaOS、Io.net、ChatGPT、Chainlink、BNB Chain 等开源与去中心化 AI 技术。MAIGA 的 AI 智能体可帮助用户实时做出更优交易决策、管理策略并获取市场洞察。 已上线产品： 即将推出： MAIGA 推出创新的 Web3 代币机制——交易证明（Proof of Trading, PoT），以“交易量”作为核心价值锚。这是首个优先奖励“活跃市场参与者”，而非被动持有者或内幕方的代币模型。 运作方式： 与按时间线性解锁不同，PoT 只让为生态做出“真实贡献”的参与者释放价值，正如比特币只奖励为网络安全做贡献的矿工。 交易的未来属于“智能体”。许多 DeFAI 工具面向技术用户，门槛较高；MAIGA 则把 AI 能力带给更广泛的群体——从轻度交易者到资深用户——并让所有积极互动者获得回报。 凭借本轮融资、强健的 AI 智能体产品与平台、以及活跃的社区，MAIGA 正向一个目标加速： 让 AI 驱动的 DeFi 交易对所有人都可获得、公平且有回报。 Maiga 正在构建用于 DeFI 和加密货币的 AI 代理，使用 MCP、TEE 和 Multimodal 技术，并在 BNB 链上部署 AI 代理启动板。Maiga 采用基于交易量的“交易证明”PoT 代币模型。 获得 Amber Group、Red Beard Ventures、IBC Group、TBV Ventures、Chainlink 等机构支持。由 Eliza AI、ChatGPT、io.net、Google Cloud、BNB Chain 与 ThirdFi 提供技术与算力支撑。 MAIGA官网： https://www.maiga.ai/

coloros12加入了智能字幕功能，大家可以在在看视频的时候开启智能字幕，让系统自动帮你翻译多种语言。那么coloros12智能字幕在哪开呢？下面就来为大家介绍一下coloros12智能字幕的设置方法。coloros12智能字幕在哪开？1、在观看视频时滑动手机侧边栏打开智能侧边栏，可通过【设置】-【特色功能】-【智能侧边栏】开启；2、打开手机侧边栏后，选择【智能字幕】选项（不显示该选项说明暂不支持在当前环境使用）；3、首次使用智能字幕功能的用户需要先确认用户须知，点击【同意并使用】；4、识别字幕可能会有一些延迟，需要等待几秒进行翻译；5、点击智能字幕展开翻译显示，还能设置翻译语种、字幕大小等。以上就是带来的coloros12智能字幕在哪开？coloros12智能字幕设置方法，更多相关资讯教程，请关注本网站。

燕云十六声聊天框怎么关闭，游戏中玩家是可以设置选择是否关闭世界或其他频道的聊天框，但是还是有很多小伙伴对此还不太清楚，接下来就让小编为大家介绍一下，一起来看看如何将聊天框关闭设置吧。《燕云十六声》聊天框关闭设置：1、点击右上角的菜单，在菜单界面的右侧找到并点击设置。2、进入设置界面后，点击右上角的其他。3、下滑界面，找到社交偏好。4、最后在聊天显示的右侧调整为探索模式就可以了。以上就是阿里西西小编整理带来的燕云十六声聊天框怎么关闭，天框关闭设置，更多相关游戏攻略，请关注阿里西西手游网!

台式电脑关闭显示器还是设置屏幕保护更省电？支付宝蚂蚁庄园最新一期的问题现已公布，其中很多小伙伴都被台式电脑哪种操作在不用时更省电这一题给难住了，不知道正确答案是什么，所以下面阿里西西小编就来给大家详细解答一下。 台式电脑关闭显示器还是设置屏幕保护更省电 1、台式电脑哪种操作在不用时更省电？关闭显示器设置屏幕保护2、正确答案：关闭显示器3、答案解析：当电脑在短时间内不使用时，最佳的节能模式是关闭显示器，通过简单地关闭显示器，电脑的能耗可以显著降低。关闭显示器可以将电脑的能耗降低到50%以下，这不仅有助于节省能源，还有助于减少对环境的影响。以上就是阿里西西小编带来的8月5日蚂蚁庄园台式电脑关闭显示器还是设置屏幕保护更省电的答案，只需选择上述答案就能顺利通过了，获取更多相关内容就在阿里西西。