本文揭示Agentic AI稳定运行的核心不在大模型或提示词，而在于系统设计。文章精炼总结10个关键基础概念：MCP插件协议、推理循环、记忆机制、安全护栏、工具发现、错误恢复、人机协同、上下文工程、状态管理与运行时编排，直击Agent工程化落地痛点。

本文介绍CodeAct与RLM两大前沿范式：CodeAct让模型用可执行代码调用工具，缓解Context Rot，提升多工具任务成功率；RLM则通过递归分解超长上下文，将推理转化为编程式搜索。二者分别重构“动作空间”与“推理结构”，共同推动LLM从黑箱生成器迈向可编程智能体。