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想系統學習AI Agent 架構，市面上的教程往往要么全是晦澀的論文理論，要么是過於簡單的Demo 演示，很難找到真正能落地的代碼參考。 最近在GitHub 發現all-agentic-architectures 這個開源項目，堪稱一本現代AI 智能體設計的實戰教科書。 收錄了17 種主流的Agent 架構，涵蓋從基礎的ReAct、工具調用，到進階的多智能體協作、自我反思與修正。 利用LangGraph 進行編排，深度解析了思考樹（ToT）、長期記憶管理以及黑板系統等複雜模式。 GitHub：https://t.co/9y81Yst61s 提供了全套可運行的Jupyter Notebook，幫我們把抽象的概念轉化為看得見的程式碼，不再是紙上談兵。 特別引入了量化評估機制，教我們如何用LLM 來為智能體的表現評分，這點在生產環境中非常關鍵。 非常適合想要深入理解Agent 底層邏輯，或是正在尋找高階智能體開發範式的開發者參考。