本文探讨了智能Agent的核心能力与应用模式。首先介绍了单Agent所需的三大能力：规划、工具使用和记忆，并分析了单Agent模式面临的挑战，如工具选择困难、上下文膨胀等问题。随后详细阐述了四种优化方法：反思机制、工具使用模式、先规划后执行策略以及工作流设计。其中，反思机制通过自我评估提升输出质量；工具使用扩展了Agent能力边界；规划执行模式适用于复杂任务；工作流设计则通过任务分解提高可控性。文

本文探讨了智能Agent的核心能力与应用模式。首先介绍了单Agent所需的三大能力：规划、工具使用和记忆，并分析了单Agent模式面临的挑战，如工具选择困难、上下文膨胀等问题。随后详细阐述了四种优化方法：反思机制、工具使用模式、先规划后执行策略以及工作流设计。其中，反思机制通过自我评估提升输出质量；工具使用扩展了Agent能力边界；规划执行模式适用于复杂任务；工作流设计则通过任务分解提高可控性。文

本文介绍了AI智能体的协作协议，主要包括三部分内容：1) AI智能体的核心架构由语言模型、工具和编排层组成；2) 基于LLM的智能体已成为新范式，能够自主感知、决策和执行任务；3) 重点分析了三种代理协议：MCP(模型上下文协议)实现智能体与工具集成，A2A(智能体间协议)支持点对点通信，ANP(智能体网络协议)构建去中心化服务发现网络。这三种协议互为补充，分别解决工具访问、智能体对话和大规模网络

本文介绍了AI智能体的协作协议，主要包括三部分内容：1) AI智能体的核心架构由语言模型、工具和编排层组成；2) 基于LLM的智能体已成为新范式，能够自主感知、决策和执行任务；3) 重点分析了三种代理协议：MCP(模型上下文协议)实现智能体与工具集成，A2A(智能体间协议)支持点对点通信，ANP(智能体网络协议)构建去中心化服务发现网络。这三种协议互为补充，分别解决工具访问、智能体对话和大规模网络

上下文是 AI 智能体的关键但有限资源。本文将探讨如何有效筛选和管理驱动 AI 智能体运行的上下文。在应用 AI 领域，提示词工程多年来一直是关注焦点，如今一个新术语逐渐崭露头角：上下文工程。使用大语言模型（LLM）构建应用，已不再是单纯寻找合适的提示词短语，而是要解决更宏观的问题：“什么样的上下文配置最有可能让模型产生我们期望的行为？”上下文指的是从大型语言模型中采样时包含的一系列 tokens

上下文是 AI 智能体的关键但有限资源。本文将探讨如何有效筛选和管理驱动 AI 智能体运行的上下文。在应用 AI 领域，提示词工程多年来一直是关注焦点，如今一个新术语逐渐崭露头角：上下文工程。使用大语言模型（LLM）构建应用，已不再是单纯寻找合适的提示词短语，而是要解决更宏观的问题：“什么样的上下文配置最有可能让模型产生我们期望的行为？”上下文指的是从大型语言模型中采样时包含的一系列 tokens

大模型如何真正"记住"你？上下文工程是关键 传统大模型每次对话都是"清零重启"，无法记住用户信息。Google最新技术白皮书提出"上下文工程"解决方案，通过会话管理和长期记忆系统让AI真正理解用户。 该系统包含两大核心组件： 会话：AI的临时工作空间，存储当前对话历史和状态 内存：AI的长期档案库，跨会话存储用户关键信息 技术实现上，系统

大模型如何真正"记住"你？上下文工程是关键 传统大模型每次对话都是"清零重启"，无法记住用户信息。Google最新技术白皮书提出"上下文工程"解决方案，通过会话管理和长期记忆系统让AI真正理解用户。 该系统包含两大核心组件： 会话：AI的临时工作空间，存储当前对话历史和状态 内存：AI的长期档案库，跨会话存储用户关键信息 技术实现上，系统

AI正在重塑人力资源管理，从招聘、培训到员工服务全面渗透。智能招聘官能多维度评估候选人，实战陪练系统让员工在虚拟场景中反复演练，AI做课助手快速生成培训内容，领导力教练为管理者提供实时指导，员工助手解答日常问题。这些应用不仅提升效率，更将HR工作重心转向业务支持和员工体验。AI在HR领域的渗透分为三个阶段：解决单点问题、优化全流程、深度参与战略决策。未来，AI将成为HR与业务的智能伙伴，推动人力资

AI正在重塑人力资源管理，从招聘、培训到员工服务全面渗透。智能招聘官能多维度评估候选人，实战陪练系统让员工在虚拟场景中反复演练，AI做课助手快速生成培训内容，领导力教练为管理者提供实时指导，员工助手解答日常问题。这些应用不仅提升效率，更将HR工作重心转向业务支持和员工体验。AI在HR领域的渗透分为三个阶段：解决单点问题、优化全流程、深度参与战略决策。未来，AI将成为HR与业务的智能伙伴，推动人力资