📄️ 任务执行
执行任务并返回结果的模式
📄️ 评估者-优化者
评估者-优化者 模式通过评估者的反馈来优化前一次生成的结果，从而提高最终生成结果的质量。这种“评估-优化”的循环可以执行多次。
📄️ 并行工作流
并行工作流 模式并行运行多个子任务来提升性能。
📄️ 路由工作流
路由工作流 模式，对于一个任务的输入，从一个候选智能体的列表中，选择最合适的目标，把任务输入转发给该智能体。每个候选智能体都使用 任务执行 模式实现。每个路由目标有一个名称作为其标识符。选择路由目标的逻辑，通常使用大模型来实现。
📄️ 链式工作流
链式工作流 模式把一个复杂的任务，分解成若干个小的步骤。每个步骤以上一个步骤的输出，作为该步骤的输入，对输入进行处理，最后使用更新之后的输入调用下一个步骤。第一个步骤的输入是原始的任务输入。最后一个步骤的输出是整个任务的输出。
📄️ Agent as Tool
LLMs have the capability to call external tools. Agent as Tool pattern allows an agent to be used as a tool for an LLM to use. This means that an LLM can choose to call an agent when it thinks necessary. This also means that we don't need to always have fixed processes, but ask an LLM to act on its own to finish a task.
📄️ Tool as Agent
This pattern is the opposite of Agent as Tool pattern.
📄️ Orchestrator-Workers Workflow
Orchestrator-Workers Workflow patterns allows an LLM to choose the best approach to finish a task. This pattern works naturally with Agent as Tool pattern. All we need to do is to register all possible agents as tools. The LLM decides which tools to use to finish a task.