智能体（Agent）技术全解析：从理论到实践

核心对话管理代码：

1. classDialogManager:def__init__(self):
2.         self.state = DialogState()
3.         self.policy = HierarchicalPolicy(
4.             top_level=GoalSelector(),
5.             mid_level=PlanGenerator(),
6.             low_level=TurnHandler())defprocess_input(self, user_input):# 多模态输入处理
7.         utterance = self.nlp.parse(user_input.text)
8.         sentiment = self.sentiment_analyzer.analyze(user_input.voice_tone)# 更新对话状态
9.         self.state.update(
10.             last_utterance=utterance,
11.             user_sentiment=sentiment,
12.             dialog_history=self.history[-3:])# 分层策略执行
13.         action = self.policy.select_action(self.state)return self._execute_action(action)def_execute_action(self, action):# 动作映射到具体响应if action.type=='clarify':return ClarificationQuestion(...)elif action.type=='transfer':return TransferToHumanAgent(...)elif action.type=='resolve':return ProvideSolution(...)

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配套资源

• 完整代码仓库：
  1. https://github.com/agent-tech/complete-agent-system
  2. 包含：
  3. - 强化学习训练框架
  4. - 多智能体仿真环境
  5. - 工业部署方案
  6. - 性能监控工具集

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  扩展阅读清单：
  
  《Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations》《An Introduction to MultiAgent Systems》FIPA规范文档
  
  
  

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