用途：该技能提供 17 种以上现代智能体架构的实现指导，基于 LangChain 与 LangGraph，以可运行的 Jupyter Notebook 形式给出生产级参考实现，适合在 AI 系统开发的不同阶段选用对应模式。
主要能力覆盖：单智能体模式（反思、工具使用、ReAct、规划）；多智能体系统（协作团队、元控制器、黑板系统、集成模式）；高级记忆（情景与语义记忆、基于图的世界模型）；安全与可靠性（Dry-Run Harness、计划-执行-验证、模拟器）；自我改进（RLHF 式反馈循环、元认知智能体）；复杂推理（思维树、元胞自动机）。
使用方式：克隆仓库后创建虚拟环境并安装依赖。
git clone https://github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures.git cd all-agentic-architectures python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt
核心依赖包括 langchain、langgraph、langsmith、pydantic、openai、anthropic、tavily-python、neo4j、faiss-cpu 及 jupyter notebook。需在项目根目录创建 .env，配置所选 LLM 提供商的 API Key（如 OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、NEBIUS_API_KEY）、工具密钥 TAVILY_API_KEY、记忆系统 NEO4J_URI、NEO4J_USERNAME、NEO4J_PASSWORD，以及可选的 LangSmith 追踪变量 LANGCHAIN_TRACING_V2、LANGCHAIN_API_KEY、LANGCHAIN_PROJECT。
适用场景：需要快速对照多种智能体设计模式进行选型、原型验证或教学演示的开发者，可借助 Notebook 直接运行并改造。
限制：资料未提供各架构的性能基准、成本、许可证与维护状态；部分示例依赖外部服务（OpenAI、Anthropic、Tavily、Neo4j）与 API Key，需自行准备；示例代码中的模型名称与参数需按实际环境调整。