告别单体智能的瓶颈，构建你的‘AI 专家特种部队’——Multi-Agent 架构通过模拟人类团队的专业分工与协作，让复杂任务的解决能力实现从‘泛泛而谈’到‘深度洞察’的质的飞跃。

从「摸着石头过河」到「运筹帷幄」：Planning Agent 架构全解析—— 深度对比 ReAct vs Planning，手把手教你用 LangGraph 构建下一代智能体

摘要： ReAct（Reason+Act）是一种智能体架构，通过动态推理与行动循环（Think→Act→Observe）解决复杂多步骤问题。相比单次工具调用的基础Agent，ReAct能迭代整合多源信息，适应动态需求，适用于多跳问答、深度调研等场景。 核心对比： 基础Agent：单次工具调用，无法分解复杂问题（如NBA得分王及其近期得分查询），任务完成度仅3/10。 ReAct Agent：通过循

Colab通过vllm部署qwen并使用ngrok实现内网穿透

摘要：ToolUse架构赋予大语言模型调用外部工具的能力，使其成为具备自主决策能力的智能体。该架构通过"接收-决策-执行-观察-综合"的工作流循环，实现实时信息获取和精准回答。典型应用包括研究助手、企业数据查询和数学计算等场景。虽然能减少模型幻觉并扩展能力边界，但也面临集成成本高和工具信任问题。技术实现基于LangChain和LangGraph，通过条件路由构建智能推理循环。评

摘要： 反思架构（Reflection Architecture）是一种AI代理的工作模式，通过“生成→评估→改进”的多步流程优化输出质量。其核心包括三个阶段：生成初稿、自我批评（检查逻辑漏洞、遗漏等）和优化终稿。适用于代码生成、内容创作等场景，能提升结果准确性，但可能增加延迟和成本。实现需依赖结构化数据（如Pydantic模型）和流程编排工具（如LangGraph），通过角色分离（生成器、批评者

本文介绍了Ollama语言模型的多项核心功能：1）流式处理支持聊天、思考和工具调用三种模式；2）CLI命令控制思考模式；3）结构化JSON输出与Pydantic结合使用；4）向量嵌入模型推荐；5）Agent循环实现多轮工具调用；6）Web搜索与获取API集成；7）MCP服务器对接方法。重点阐述了流式处理实现细节、JSON结构化输出最佳实践以及多轮工具调用的Agent循环机制，提供了完整的API使用

摘要：本文探讨了长期运行AI Agents在跨多上下文窗口工作时面临的挑战，并提出双重解决方案。通过初始化Agent配置基础环境并生成功能清单，以及编码Agent进行渐进式开发并维护清晰状态，有效解决了Agent"一步到位"倾向、环境状态混乱等问题。实验表明，结合git版本控制、结构化日志和测试工具，显著提升了Agent在多会话间的持续工作能力。文章还指出了未来研究方向，如专用Agent架构和多领