Agent

一个 skill 就是一个文件夹，其中包含 `SKILL.md` 文件。这个文件包含元数据（name、description）和指令，告诉 agent 如何执行特定任务。Skill 还可以捆绑脚本、参考资料、模板等资源。

Reflection范式在智能体架构中引入了“事后自我校正循环”。它将流程解耦为执行、反思与优化三阶段：首先由执行器生成初始解答；随后反思器化身评审员，从逻辑、事实等维度批判性地指出缺陷并给出建议；最后执行器结合反馈定向修正，通过迭代循环实现自我进化与结果优化。

Plan-and-Solve将任务解耦为两个阶段：首先是规划阶段，大模型对复杂问题进行全局分析，拆解并制定出结构化的多步骤行动计划；其次是执行阶段，智能体严格按照计划步骤线性推进，逐一调用工具并管理状态，直至产出最终答案。

ReAct 范式通过将“推理”与“行动”深度结合，让大模型在每个时间步按 “思考（分析规划） $\rightarrow$ 行动（调用外部工具） $\rightarrow$ 观察（获取环境反馈）” 的闭环交替推进，并不断将结果追加至上下文，实现动态规划与问题解决。