LLM Agent 开发¶ LLM Agent 开发基础知识 引言 1. 大语言模型基础 2. 工具集成框架 3. 记忆与状态管理 4. 规划与推理 5. 多模态能力 6. 安全与伦理考虑 7. 开发工具与框架 8. 实践建议 结语 大语言模型（LLM）基础 LLM 工作原理 能力边界认知 提示工程（Prompt Engineering） Token 管理策略 模型选择指南 最佳实践建议 工具调用（Tool Calling） 函数调用机制的工作原理 如何设计和注册自定义工具 工具参数验证和错误处理 常见工具类型 工具调用的安全考虑 调试和测试工具 记忆系统（Memory System） 短期记忆 vs 长期记忆 向量数据库的使用 记忆检索和上下文管理 实践建议 总结 规划与推理（Planning & Reasoning） ReAct 模式（Reason + Act） Chain-of-Thought 推理 多步任务分解和执行 实践建议 常见陷阱与解决方案 Agent 架构模式 Reactive Agents（反应式智能体） Deliberative Agents（深思熟虑式智能体） Hybrid Agents（混合式智能体） Multi-Agent Systems（多智能体系统） 选择合适的架构 安全与监控 输入验证和输出过滤 工具调用权限控制 日志记录和性能监控 安全最佳实践 监控工具推荐 开发工具和框架 主流开发框架 本地开发环境搭建 调试和性能优化 开发最佳实践 学习资源推荐