一次性智能体被设计来完成单个、定义明确的任务。它们非常适合直接的操作，如：文本分类、简单数据检索和基础内容生成。下面是一个简单的例子：
链式代理处理需要多个步骤和工具交互的复杂工作流程。它们擅长：多步骤推理、任务分解和顺序决策。
构建智能体 AI 系统需要仔细考虑架构、工具和实施策略。从小规模的单一智能体开始，逐步融入更复杂的链，并始终优先考虑安全和评估指标。
记住，成功的代理人工智能开发是一个迭代的过程。从明确的使用案例开始，实施稳健的评估框架，并根据验证的结果进行扩展。
参考：https://medium.com/@botavalo/building-agentic-ai-a-comprehensive-development-roadmap-e9822863a55a
