本文深入探讨大模型智能体（Agent）的架构模式与开发策略。核心模式包括ReAct（推理与行动循环）、Tree of Thoughts（思维树探索）和Self-Refine（自我评估修正），以及多智能体协作模式。开发模式侧重工具增强、提示工程驱动和强化学习。文章还介绍了LangChain、LlamaIndex等主流Agent框架及核心组件工具，旨在帮助开发者构建高效、可扩展的自主AI系统，实现复杂任务的智能解决。