如果你改了 Prompt、换了模型、加了工具、改了 workflow，最后系统到底变好了，还是只是某几个 case 看起来更顺了？没有 eval，很难说清。gstack 的价值，不只是“多角色”，而是它把 AI Coding 组织成了一个可执行流程。真正难的不是让模型做一件事，而是让模型按流程、按边界、按质量要求持续做事。Agent 一旦从“回答问题”升级到“实际做事”，风险也跟着上来了。很多系统

就是 ReAct 的"工作记忆"。它之所以成为 90% 生产级 Agent 的默认架构，就是因为这个"想→做→看"的循环足够通用——不管你的任务是查天气、做研究、写代码还是排查 bug，都可以用这个模式来处理。比如工具返回了一堆 HTML 或者报错的 stack trace，LLM 不知道该怎么理解这个结果，就决定"再试一次"——然后又得到一样的结果——然后又"再试一次"……：给 Agent 提供

所以现在，不管你用 Cursor、Claude Desktop、VS Code 还是别的 AI 工具，只要它支持 MCP，就能用同一套 MCP Server 来接入 Figma、GitHub、数据库、浏览器……AI 知道"该做什么"（Skills），也知道"怎么拿到东西去做"（MCP），两者一配合，效率直接起飞。它是你直接交互的那个"壳"，负责接收你的指令，也负责把结果展示给你。在这之前，AI 编

就是 ReAct 的"工作记忆"。它之所以成为 90% 生产级 Agent 的默认架构，就是因为这个"想→做→看"的循环足够通用——不管你的任务是查天气、做研究、写代码还是排查 bug，都可以用这个模式来处理。比如工具返回了一堆 HTML 或者报错的 stack trace，LLM 不知道该怎么理解这个结果，就决定"再试一次"——然后又得到一样的结果——然后又"再试一次"……：给 Agent 提供

就是 ReAct 的"工作记忆"。它之所以成为 90% 生产级 Agent 的默认架构，就是因为这个"想→做→看"的循环足够通用——不管你的任务是查天气、做研究、写代码还是排查 bug，都可以用这个模式来处理。比如工具返回了一堆 HTML 或者报错的 stack trace，LLM 不知道该怎么理解这个结果，就决定"再试一次"——然后又得到一样的结果——然后又"再试一次"……：给 Agent 提供

所以现在，不管你用 Cursor、Claude Desktop、VS Code 还是别的 AI 工具，只要它支持 MCP，就能用同一套 MCP Server 来接入 Figma、GitHub、数据库、浏览器。AI 知道"该做什么"（Skills），也知道"怎么拿到东西去做"（MCP），两者一配合，效率直接起飞。它是你直接交互的那个"壳"，负责接收你的指令，也负责把结果展示给你。在这之前，AI 编辑

就是 ReAct 的"工作记忆"。它之所以成为 90% 生产级 Agent 的默认架构，就是因为这个"想→做→看"的循环足够通用——不管你的任务是查天气、做研究、写代码还是排查 bug，都可以用这个模式来处理。比如工具返回了一堆 HTML 或者报错的 stack trace，LLM 不知道该怎么理解这个结果，就决定"再试一次"——然后又得到一样的结果——然后又"再试一次"……：给 Agent 提供

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