构建生产就绪的AI智能体不仅仅是将大型语言模型（LLM）连接到工具；它需要一个围绕LLM的健壮的“编排器”。这个编排器包括诸如上下文组装、分层记忆系统、权限管理和子智能体管理等关键组件。文章概述了构建此类编排器的12种模式，并强调这些模式不仅适用于编码智能体，还适用于销售助手和检索智能体等领域。关键模式包括使用持久化指令文件（如AGENTS.md）作为代码处理，为单体仓库实现作用域上下文组装，以及采用分层记忆（热、温、冷）来有效管理信息。 AI
影响 提供了构建更可靠、可扩展的AI智能体的架构模式，将简单的LLM集成提升到生产就绪的系统。
排序理由 该条目讨论了构建AI智能体的模式和最佳实践，这是一篇分析性和观点性的文章，而非直接的发布或研究发现。
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