LangGraph是基于Pregel模型的Python框架，用于构建状态化、多步骤AI应用。其核心特点包括状态管理、多步骤处理、记忆功能、可中断和可恢复机制。通过StateGraph定义节点和边，结合Channels实现节点通信，Checkpoints提供状态持久化。适用于AI代理系统、复杂工作流和数据处理流水线，支持条件分支、并行处理和流式输出等高级特性，与LangChain生态系统无缝集成，是

文章通过一张图展示AI Agent的五层架构：Prompt提示词、LLM大模型、Memory知识库、Planning任务规划和Action行动执行。这五个模块协同工作，形成从用户输入到任务完成的闭环机制，使Agent具备自主性、适应性和学习能力。真正的AI Agent是系统工程，需设计清晰的任务边界和合理的交互流程。

本文系统梳理了AI Agent的发展历程、核心理念与主流协议，重点介绍了Golang生态下的Eino和tRPC-A2A-Go工程化框架。文章详细解析了MCP与A2A协议的区别与应用场景，ReAct等思考框架的实现原理，并通过实际案例展示如何构建多Agent协同系统。最后探讨了Agent的可观测性与人机协同机制，为开发者提供了从理论到实践的完整指南，助力高效开发复杂AI Agent应用。

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在做智能解决方案系统的这段时间，我踩了不少坑，也学到了一些东西。ReAct范式确实在Agent落地方面解决了很多实际问题，总结下来主要是这个方面：可控性比智能性更重要用户说"只要3页"，AI如果生成20页，即使内容再好，用户体验也是失败的。问题的根源在于AI的决策过程不透明，用户无法知道AI为什么生成了20页。ReAct让AI的思考过程变得透明，用户可以看到AI的推理过程，从而控制输出。这比让它变

从被动回答的AI助手，到主动执行的AI智能体，我们正在见证人工智能领域一场深刻的范式转移。AI Agent的出现，如博思AI、墨刀AI、Manus等主流的智能体平台，不仅仅是技术上的进步，更预示着一种全新的人机协作关系的诞生。它们将成为我们能力的延伸，帮助我们从繁琐的事务中解放出来，去探索更广阔的创造力空间。

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近年来，OpenAI 推出的 ChatGPT 等大语言模型作为深度神经网络模型的代表，为自然语言处理（natural language processing，NLP）领域带来了革命性的变化。