文章摘要： Java开发者最初对Agent的认知存在偏差，发现实际项目中Agent仅是数据库中的一行配置（包含API密钥和工作流ID），而非预想中具备自主决策能力的智能体。通过分析一个基于Spring Boot的AI面试平台，揭示了Agent的两种形态：1) 配置型Agent - 通过5个步骤实现（建表、实体类、场景枚举、解析器、AI调用），每个Agent对应特定业务场景（如出题官、评分官）；2)

本文探讨了多Agent系统的编排策略，通过面试场景案例展示了如何协调5个不同职责的Agent协同工作。核心方案包含两种模式：Facade模式用于处理可变流程（整体面试流程），LiteFlow Chain用于固定规则判断（追问决策链）。文章提出了Prompt管理的4种方式（从硬编码到可视化配置），并设计了4层输出校验机制确保AI响应可靠性。最终给出完整实现清单，强调应根据流程可变性选择协调策略，通过

从把所有意图塞进 Prompt 的 Demo 方案出发，逐步演进到多阶段路由、语义召回、置信度门控的生产级架构，以及持续优化的工程闭环

从纯对话 Agent 查不了数据这个痛点出发，讲解工具调用模块的四层架构设计、10 个工具的设计缘由，以及 Spring AI 已有的工具调用体系.

在 red 区，就要用更严格的验证流程；如果在 green 区，就可以走快速迭代。 GUARDRAILS 内容： # 改动护栏 ## 红区（禁止未评审改动） - 核心认证模块 auth/* - 数据同步引擎 sync-engine/* - 所有框架代码 framework/* ## 灰区（需确认影响面） - 试验管理模块 exp-mgmt/* - 构型服务 config-service/* - 报

做 Agent 开发，我越来越觉得一件事：选范式比选模型重要。模型能力不够可以换，但范式选错了，整个架构就是别扭的。你见过那种项目吗？明明用 ReAct 就能搞定的事，非得上 Plan-and-Execute，结果每次对话都要等三秒才开始回复，用户体验一塌糊涂。也见过反过来的——复杂任务用纯 ReAct 硬扛，结果 Agent 在那死循环转圈，Token 烧了一堆，啥也没干成。今天聊聊三代 Age

本文探讨了Agent记忆机制与个人知识管理的相似困境，并提出LLM Wiki作为解决方案。文章首先分析了Agent面临的三大记忆问题：上下文碎片化、重复推演和被动响应，指出其本质与人类知识管理困境相同。 现有RAG技术虽解决检索问题，但仍存在文本割裂、重复检索和被动响应等局限。相比之下，LLM Wiki采用"增量编译"模式，通过知识图谱构建、推理链沉淀和复合查询处理，实现知识的结构化管理和主动更新

拆解 Pi 开源项目的 Agent Loop 设计：双层嵌套循环、工具精准选择、循环终止机制、系统提示词构建、上下文自动压缩。

从零理解 AI Agent 的核心概念，对比 ChatBot 和 Chain 的差异，结合 NVC 项目实战讲解 Agent 架构设计

文章摘要 作者分享了6个Claude Code项目分析Skill，帮助开发者深度扫描代码架构、发现坏味道和优化点。主要分为三大类工具：1）架构四件套（全景扫描、交互式地图、死代码清理和改进提案）；2）评分制报告工具arch-review，提供6个维度的评分和修复优先级；3）代码坏味道检测工具smell，涵盖50+种常见问题。这些工具可以单独使用或组合部署，支持从架构全景到代码细节的多层次分析，帮助