具身智能 概念
具身智能指 AI 通过身体（机器人/虚拟体）与环境物理交互学习与执行任务，强调感知-行动闭环，融合视觉、语言、操作与强化学习，2024 年起成为 AI 前沿热点。
百科
大模型 · 万物互联 · 人工智能的结构化知识库。人人可阅读、可贡献、可追溯。
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人机协作 概念
人机协作研究人与 AI 如何互补分工：人在环（Human-in-the-Loop）、人审 AI 产出、AI 辅助人决策，兼顾效率与责任，是 AI 落地的现实形态。
对话智能体 技术
对话智能体通过自然语言多轮交互完成任务（问答/客服/助手），由对话管理、意图理解、检索/生成与工具调用组成，大模型使其从「规则脚本」走向「开放任务」助手。
多智能体协作 技术
多智能体协作让多个角色化 Agent 分工合作完成任务：讨论辩论、相互审查、分层管理，MetaGPT、ChatDev、AutoGen 展示软件研发等复杂场景的协作范式。
智能体编排 技术
智能体编排是设计多智能体/步骤的组织方式：顺序、并行、分层、状态机与条件分支，LangGraph、CrewAI 等框架用图/流程建模，决定任务的执行效率与可靠性。
Dify 产品
Dify 是开源 LLM 应用开发平台：可视化编排 Agent、RAG 工作流与模型管理，提供知识库、工具、观测与发布一体化能力，是中文社区使用最广的 LLM 应用平台之一。
LlamaIndex 产品
LlamaIndex（原 GPT Index）是面向「数据连接 + 检索」的 LLM 应用框架：提供文档加载、切分、索引（向量/树/知识图谱）、查询引擎与 Agent 数据访问，是 RAG 深度应用的主力工具。
LangChain 产品
LangChain 是 2022 年发布的大模型应用开发框架，提供 LLM 抽象、提示模板、链（Chain）、Agent、记忆与 RAG 组件，以及 LangGraph 状态化编排，是 LLM 应用生态的事实标准之一。
BabyAGI 产品
BabyAGI 是 2023 年 4 月发布的极简自主智能体参考实现：用任务队列 + LLM 执行 + 结果存储的循环完成目标，百行代码展示了 Agent 的最小骨架，影响深远。
AutoGPT 产品
AutoGPT 是 2023 年 3 月开源爆火的自主智能体项目：让 GPT-4 自主规划、记忆与执行长任务（写代码、做研究），定义了「自主 Agent」范式，尽管可靠性有限。
检索增强式Agent 技术
检索增强式 Agent 把 RAG 与 Agent 结合：智能体自主决定何时检索、检索什么、如何多跳查询与工具调用，克服静态 RAG 的单轮检索局限，实现深度知识密集型任务。
记忆系统 技术
Agent 记忆系统让智能体跨对话保留信息：短期记忆（上下文窗口）、长期记忆（向量库/知识库）与工作记忆（任务状态），是自主 Agent 多轮一致性与持续学习的关键。
任务分解 技术
任务分解把复杂目标拆为可执行子任务（层次式/顺序式/并行式），是 Agent 规划的第一步，LLM 通过提示或专用规划器完成，配合子任务结果合并实现复杂任务。
规划与推理 技术
Agent 的规划与推理能力指把目标拆解为子步骤并排序执行，方法从经典规划器（PDDL）到 LLM 的思维链、Plan-and-Execute、树搜索（ToT）与自我反思（Reflexion）。
ReAct 技术
ReAct 让 LLM 在推理（Thought）与行动（Act）间交替：生成思考→选择动作→观察结果，显著提升 Agent 的任务完成率与可解释性，是现代 Agent 的事实标准范式。
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