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渐进增强(PE)
根据可用的资源和时间，逐步提升 AI 输出质量
复杂度: medium工作流编排
30秒速览
- 是什么
- 先快速给出初步结果，之后只要还有时间和资源，就逐步提升输出质量。
- 何时使用
- 用户需要快速反馈、但当智能体还有富余算力时又能从更好结果中获益的交互式系统。
- 注意
- 中间结果可能误导用户在优化完成前就采取行动，而在高负载下优化也可能永远跑不完。
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渐进增强: 概览
根据可用的资源和时间，逐步提升 AI 输出质量
- Layered quality improvement
- Anytime algorithm implementation
- Resource-based enhancement
- Graceful degradation support
- Quality-time trade-offs
- User preference adaptation
The Agent Architect
每周一个模式、一个权衡、一个生产事故案例。为构建智能体系统的人准备的每周简报。
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
- Zilberstein (1996): The principles of anytime algorithms
- Fast Inference from Transformers via Speculative DecodingarXiv:2211.17192
- Accelerating Large Language Model Decoding with Speculative SamplingarXiv:2302.01318
- Shinn et al. (2023): Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback
由本目录背后的工程师执行
为你的智能体架构做一次评审
本页讲的是一个模式。真实系统会同时跑几十个，而多数故障恰恰出在它们的衔接处。我们按本目录的 288 个模式评审你的整体设计：架构、可靠性、评测与成本，每一条结论都对应到能修复它的模式。
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