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Agent（智能體）最常見的組織結(jié)構(gòu)模式是面向目標(biāo)的Agent架構(gòu)模式。

這種架構(gòu)模式強(qiáng)調(diào)Agent通過規(guī)劃（Planning）、行動(dòng)（Action）和觀測（Observation）的循環(huán)來執(zhí)行任務(wù)。

具體來說，Agent首先基于大模型對(duì)任務(wù)進(jìn)行規(guī)劃，拆解成若干子任務(wù)；然后對(duì)每個(gè)子任務(wù)分別執(zhí)行，同時(shí)對(duì)每一步的執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行觀測；如果觀測結(jié)果合格，則直接返回給用戶最終答案；如果觀測結(jié)果不合格或者執(zhí)行出錯(cuò)，則會(huì)重新進(jìn)行規(guī)劃。

面向目標(biāo)的Agent架構(gòu)模式具有高度的靈活性和可擴(kuò)展性，能夠適應(yīng)不同的任務(wù)和需求。

此外，該模式還通過模塊化的設(shè)計(jì)，使得Agent可以自我重新配置以優(yōu)化任務(wù)性能。

例如，在實(shí)際應(yīng)用中，可以通過組合不同的功能模塊，使Agent專注于不同的任務(wù)，如預(yù)測、處理預(yù)約查詢、生成消息或更新數(shù)據(jù)庫等。

此外，雖然集中式、分布式和混合式等結(jié)構(gòu)在多Agent系統(tǒng)中也有所應(yīng)用，但面向目標(biāo)的Agent架構(gòu)模式因其簡潔明了、易于實(shí)現(xiàn)和擴(kuò)展的特點(diǎn)，在單Agent和多Agent系統(tǒng)中都得到了廣泛的應(yīng)用。

特別是在當(dāng)前人工智能和大模型技術(shù)快速發(fā)展的背景下，面向目標(biāo)的Agent架構(gòu)模式成為了實(shí)現(xiàn)智能體功能的主要方式之一。