本文介绍了基于扣子平台的智能体（agent）开发入门指南。文章首先阐述了agent的应用场景，包括在微信公众号、微信客服消息及App中的集成使用方式。随后详细解析了agent的核心组件：模型（LLM）作为核心大脑，插件工具扩展功能，知识库（RAG技术）提供最新信息存储，变量用于动态信息处理，以及工作流实现复杂任务自动化。文章建议新手从简易bot入手，逐步添加插件、知识库等功能，最终构建复杂agen

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AI Agent：智能助手的未来 AI Agent（智能体）是基于大语言模型（LLM）的智能系统，具备自主执行任务的能力，如规划旅行、订票、查询天气等。其核心包括LLM（思考）、记忆、规划、工具调用，形成感知-决策-行动的闭环。相比传统AI，AI Agent不仅能理解需求，还能主动执行，效率呈指数级提升。 应用场景广泛，涵盖客服、营销、金融、医疗等领域。未来市场规模预计达285亿美元，但面临数据安

文章摘要： AI Agent主流设计模式包括四种核心架构：1）ReAct（思考-行动-观察循环），通过交错式工具调用实现动态适应；2）Plan & Execute（计划与执行分离），牺牲灵活性换取效率；3）ReWOO（无观察推理），引入变量实现高效数据流；4）LLM Compiler（任务图并行），通过DAG实现并发执行。ReAct保留了强化学习优势但成本高，后三种模式通过不同方式优化执行

文章摘要： AI Agent主流设计模式包括四种核心架构：1）ReAct（思考-行动-观察循环），通过交错式工具调用实现动态适应；2）Plan & Execute（计划与执行分离），牺牲灵活性换取效率；3）ReWOO（无观察推理），引入变量实现高效数据流；4）LLM Compiler（任务图并行），通过DAG实现并发执行。ReAct保留了强化学习优势但成本高，后三种模式通过不同方式优化执行

本文对比分析了传统RAG（检索增强生成）与新兴的Agentic RAG（智能体式RAG）技术。传统RAG采用线性"检索-生成"流程，结构简单但处理复杂查询能力有限。Agentic RAG引入智能体概念，通过查询重写、工具选择、循环迭代等机制，显著提升了系统的推理能力、准确性和灵活性。文章详细阐述了两者的工作流程和特点差异，指出Agentic RAG代表了RAG技术的发展方向，能

本文对比分析了传统RAG（检索增强生成）与新兴的Agentic RAG（智能体式RAG）技术。传统RAG采用线性"检索-生成"流程，结构简单但处理复杂查询能力有限。Agentic RAG引入智能体概念，通过查询重写、工具选择、循环迭代等机制，显著提升了系统的推理能力、准确性和灵活性。文章详细阐述了两者的工作流程和特点差异，指出Agentic RAG代表了RAG技术的发展方向，能

最近一段时间，Context Engineering（上下文工程）的热度已无需多言，而 Meta 超级智能实验室发布的首篇论文，便聚焦于该领域的核心议题——模型上下文智能压缩，展开了深度研究。相信在开发 RAG与 Agent时，上下文太长导致输出效果崩掉，几乎做AI 应用人的家常便饭。

最近一段时间，Context Engineering（上下文工程）的热度已无需多言，而 Meta 超级智能实验室发布的首篇论文，便聚焦于该领域的核心议题——模型上下文智能压缩，展开了深度研究。相信在开发 RAG与 Agent时，上下文太长导致输出效果崩掉，几乎做AI 应用人的家常便饭。

摘要： 上下文工程是优化大语言模型（LLM）性能的关键技术，通过管理指令、知识和操作三大上下文类别，提升AI的任务执行能力。与提示工程聚焦单次输入优化不同，上下文工程构建动态信息网络，结合历史数据、用户特征等实现持续理解。其核心策略包括写入（存储临时/长期记忆）、选择（筛选相关信息）、压缩（精简内容）和隔离（防止干扰），从而高效利用有限的上下文窗口。随着AI应用复杂化，上下文工程将成为智能系统设计