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不同的是，这里的“策略”是工作流和组件设计，即通过反思、工具调用、规划与多智能体协作等agentic工作流，实现任务拆分、组件优化与迭代改进，从而让AI系统在复杂场景中高效执行、持续进化。这为开发者探索更复杂、更智能的多步骤工作流提供了丰富机会，也体现了课程的核心理念：通过拆解任务、构建组件、逐步优化，让AI系统真正实现高效、可控的代理型流程。具体来说，错误评估既有端到端的输入输出评估，也有组件级
摘要： 多模态AI Agents通过融合文本、图像、语音等多元信息，突破传统AI的单一感知局限，实现更自然的人机交互。其核心技术包括数据融合、联合学习、跨模态迁移和动态推理，支撑五大智能模式：反射模式（自我优化）、工具模式（调用外部资源）、ReAct模式（推理-行动闭环）、规划模式（复杂任务拆解）和多智能体协作（团队化分工）。应用场景涵盖智能家居、医疗诊断、自动驾驶等领域，推动AI从实验室走向产业
