Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 16 章：Resource-Aware Optimization

于 2025-11-26 19:10:54 发布
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分类专栏： 自然语言处理实战入门【Generative AI重制版】 人工智能系统解决方案与技术架构 AI赋能行业实战：‌最佳实践与落地案例深度解析！‌ 文章标签： 设计模式 网络
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0 章节定位与事实校验

原文声称 公开可验证事实 校验结论
“Google ADK 支持多 Agent 动态路由 Gemini Pro/Flash” Google 2025-05 发布的《Agent Development Kit (ADK) v0.3》文档确实提供 transfer_to_agent 与 model= 字段，可热插拔 Gemini 2.5 系列。 ✅准确
“OpenRouter 提供 sequential fallback” OpenRouter 2025-10 官方博客公布 /v1/chat/completions 支持 models:[] 数组顺序回退。 ✅准确
“GPT-4o-mini 成本比 GPT-4o 低 60%” OpenAI 官方价目表 2025-11-01 更新：GPT-4o-mini 输入 $0.15 /1M tok，GPT-4o 输入 $2.5 /1M tok，便宜 62%。 ✅准确

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Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 1 章：提示词链
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核心思想：复杂任务不应依赖单一提示。通过“分而治之”，我们可以引导大语言模型（LLM）像人类一样逐步推理、层层递进。提示词链（Prompt Chaining），有时也称为管道模式（Pipeline pattern），是利用大型语言模型（LLM）处理复杂任务时的一种强大范式。其核心思想是将一个复杂的、多步骤的任务分解为一系列更小的、更易管理的子任务，并通过顺序执行的方式完成整个流程。
Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 7 章：多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）
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原文“shared ontology”容易被误解为“全局统一本体”。帮助理解关键 API 行为，未做任何逻辑改动。以下代码与原文 100 % 一致，return + 冲突解析。
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文献综述：反思机制确保摘要覆盖关键研究成果，避免选择性偏差实验报告：Critic检查方法描述的完整性和结果解释的逻辑一致性。
指纹的对比分析系统概述
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摘要：指纹识别技术作为生物识别技术中最为具有应用前景的技术之一，近年来取得了长足的发展，并广泛应用于各种场合。由于指纹所具有的唯一性和不变性，以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行、最可靠的个人身份认证技术之一。所以对指纹识别技术的研究具有重要的理论和实际意义。 指纹识别的一般性过程分为三步：指纹图像的预处理，指纹特征提取以及特征匹配。本设计采用Visual Studio.........
《大数据+AI在大健康领域中最佳实践前瞻》---- 连续血糖监测(CGM) 初探
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本文主要介绍了使用雅培瞬感CGM 设备进行持续血糖检测的背景及糖尿病相关知识。
windows 下 基于 WSL2安装DeepSpares进行YOLOV8 v5 的加速推理
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硬件要求：CPU 支持 avx2 指令集软件：操作系统只支持Linux可以通过查看CPU的规格或者使用特定的命令来检测CPU是否支持AVX2指令集。查看CPU规格：直接查看CPU的规格说明，通常在购买CPU时，其包装或者产品描述中会明确指出支持的指令集。访问CPU制造商的官方网站，通过搜索型号可以获取详细的CPU规格信息。使用系统命令：在Linux系统中，可以使用命令cat /proc/cpuinfo来查看CPU信息。
联想Lenovo 小新Pro-13 AIR 2020 Windows 10 间歇性 蓝屏 的解决方法 : 又一个AI变成 人工智障的失败案例?
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文章大纲错误初现：WHEA_UNCORRECTABLE_ERROR参考文献 今年早些时候家里换了电脑，LP用。我回忆起来电脑可能出现问题个把月了，但是是偶发性的，我没太注意。但是最近每次刚一打开电脑，LP 就说：你看这个电脑咋了，还没说完，等我走过去，电脑重启就好了。 错误初现：WHEA_UNCORRECTABLE_ERROR 后来，我说你拍张照： 上面有个error code：WHEA_UNCORRECTABLE_ERROR 我搜了一圈，大部分是用powershell 进行系统文件的扫描，然后修复，类
树莓派 Raspberry Pi 使用 YOLOv8 YOLOv10 YOLOv11进行目标检测及推理加速，Run YOLOv8 YOLOv10 YOLOv11 on Raspberry Pi
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libcamera 是 linux 新增加用于访问 camera 的 API。树莓派参与了 libcamera 的开发，并且在新的摄像头软件中开始从依赖于固件的摄像头图像处理管道(Image processing pipeline, ISP)迁移到更加开放的 libcamera。当然这块用USB 摄像头应该也是可以的。
代表AIGC 巅峰的ChatGPT 有哪些低成本开源方案能够复现？一张消费级显卡能不能跑出个6-7成的效果？
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基于YOLOv8 的 多边形区域内目标检测，跟踪，计数
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yolov8 检测物体是否在多边形危险区域内,判断点是否在多边形内部的。
使用python 多进程进行基于websocket 的实时视频流处理
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视频分析：基于目标检测（YOLO）实现走路看手机检测、玩手机检测、跌倒检测等
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行为检测任务可以分为时序行为检测( temporal action detection)时空行为检测( spatio-temporal action detection)前者只需要得到行为的类别以及在视频中发生的开始帧和结束帧；而后者还需要定位出与行为相关的目标( 人、物体等) 的空间坐标。
缺陷或负样本难以收集怎么办？使用生成式模型自动生成训练样本，image-to-image Stable diffusion
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面对这种情况，工程师一般会利用PS工具，或在良品上人为制造缺陷，或在产线蹲守等方式来获取足量缺陷图。不同数据的形式（图像或者文本，是否有缺失），数据的规模（样本数和维度大小），数据中存在的结构信息（稀疏、低秩），选择的模型都应该不一样。数据增广，就是尽可能产生更多的样本，比如，一张图像，通过裁剪、变换、翻转、加噪声，获得更多样本；使用k折交叉验证训练模型，可以提供模型的精度，防止划分数据的随机性。缺陷检测实验中，基于学习的缺陷检测算法，受困于缺陷样本少。迁移其他数据进行模型学习，并根据任务微调模型。
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先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。然侍卫之臣不懈于内，忠志之士忘身于外者，盖追先帝之殊遇，欲报之于陛下也。诚宜开张圣听，以光先帝遗德，恢弘志士之气，不宜妄自菲薄，引喻失义，以塞忠谏之路也。
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跌倒检测数据集：基于开源数据集的制作
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现有的跌倒公开数据集有UR Fall Detection Dataset、Multicam、Fall detection Dataset、Le2i Fall detection Dataset等。数据集的内容以视频或连续的图像帧为主要呈现形式，部分图像帧不包含人物，包含人物的图像帧存在跌倒和正常两种行为，但是这是一种典型的不平衡数据，跌倒行为数据量远小于正常行为数据量。
YOLOv8 如何进行多任务：以图像分类为例
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vscode的调试配置里有个重要的选项没配置，就是"justMyCode": false。这个选项默认是true，是进不了第三方包源码的，所以要改成false。yolov8 图像分类的网络结构很简单，就是Conv 和C2f 的 类似卷积的重复。不同模型就是参数量级的不同。YOLOM 的翻译地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/660618705。主要就是 多了一个：reshape_outputs。YOLOv8 github 下面分类相关问题。
北京大学AI Agent与Agentic AI原理及应用解析
结合其标签“Agent”与“Agentic-AI”，可以推断该资料不仅涵盖传统意义上的智能体建模，更进一步拓展到具备意图性、目标导向性和自主决策能力的高级智能系统。 首先，“AI Agent”（人工智能智能体）是指能够感知...
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