本文全面介绍了智能体(Agent)的基础概念、架构设计与实现方法。涵盖PEAS模型、智能体循环、提示工程等基础知识，详细分析了ReAct、Plan-and-Solve、Reflection等核心架构，并对AutoGen、AgentScope、CAMEL、LangGraph等主流框架进行了对比。同时介绍了低代码开发平台和本地高性能模型推理工具，为开发者提供了构建智能体的完整技术路径。

本文深入解析了AI Agent的架构设计与开发实践，涵盖规划模块、记忆系统、工具调度等核心组件，详细介绍了基于大模型搭建Agent的方法论。作者结合两年多的实战经验，分享了从Workflow到Agentic AI的演变历程，以及如何构建真正"会思考、能执行"的智能体。文章还探讨了Agent的分类、主流框架对比及评估方法，为开发者提供了从理论到实践的完整指南，助力打造自主决策的AI系统。

文章介绍了智能体的基本概念、分类和运行原理，对比了传统智能体与大语言模型驱动的新范式，并通过实现智能旅行助手的案例展示了构建过程。探讨了智能体作为开发者工具和自主协作者的两种协作模式，以及Workflow与Agent的区别。内容从理论到实践，为初学者提供了全面的智能体开发指南。

智能AI（代理）是AI升级版，通过大模型+规划+记忆+工具实现自主任务执行，让不懂编程的人也能开发应用。它将重塑各行各业，客服、翻译、内容创作等岗位受冲击。目前面临数据获取、多工具协作等挑战，但未来3-5年将迎来跨越式发展。掌握AI代理技术是程序员的弯道超车机会，建议积极学习和应用。

本文详细解析了AI Agent的五个发展阶段（L1-L5）、核心架构组件和类型划分，揭示了当前Agent存在的三大不足（错误复合效应、token成本增长、工具生态不足）。通过实际案例说明，AI Agent并非简单替代人类，而是通过自动化重复性任务，让员工聚焦更高价值工作，是企业与员工共同进化的加速器，而非裁员工具。

本文系统介绍智能体的概念、类型及工作原理，对比传统智能体与大语言模型驱动的新范式，并通过智能旅行助手案例展示智能体实现方法。探讨智能体作为开发者工具和自主协作者的两种模式，解析Workflow与Agent差异，为读者提供构建智能体的理论框架与实践指导。---

通用型Agent是指具备感知、推理、决策和执行能力的AI系统。

本文系统介绍了AI Agent的开发核心链路，涵盖四大核心能力（环境感知、智能决策、任务执行、持续学习）和技术架构（规划、记忆、工具调用）。详细讲解了上下文工程对Agent效果的影响，并以腾讯Dola为例展示商业价值。提出从"对话"到"任务"的思维转变，强调上下文工程的重要性及建立信任的必要性，是一份适合技术人员的Agent开发实战指南。

智能体是能自主思考决策的AI系统，由大语言模型、感知、行动、记忆和工具五大组件构成，区别于传统程序能自主拆解任务完成复杂目标。随着大模型技术发展，智能体正从"能聊天"进化到"能干活"，已在多领域应用，未来有望成为每个人的超级智能助理，连接数字世界与物理世界，改变人类工作生活方式。

在应用检索增强生成（RAG）时，有一项极易被忽视但对系统性能起着决定性作用的关键技术，那就是。从本质上来说，文本分块是将文档、转录文本、技术手册这类大容量信息，切分为更易处理的小片段的过程。这些片段随后可被人工智能系统进行处理、向量化嵌入和检索调用。在与大语言模型及其上下文窗口限制打交道的过程中，我深刻体会到：无论是构建检索增强生成流程、语义搜索系统，还是文档处理应用，掌握并运用高效的文本分块策略