摘要：基于Google ADK构建企业级多智能体系统实践指南 本文详细介绍了如何使用Google Agent Development Kit (ADK)从零开始构建一个智能体系统，并将其扩展为企业级Web服务。主要内容包括： 基础智能体开发：创建具备网络搜索和文件读取功能的"深度研究智能体" Web服务封装：通过FastAPI将智能体转化为高性能API服务 多智能体协作：利用F

本文介绍了如何升级AI研究团队为混合多智能体系统，实现企业级自主智能体开发。通过引入代码执行专家和报告撰写专家，并升级协调智能体架构，构建了一个包含智能规划、代码执行和报告生成的完整工作流。文章详细说明了四类智能体的分工协作流程，并提供了环境准备、网络搜索专家和代码执行专家的具体实现代码。该系统可实现任务自动拆解、数据搜索计算和AI报告生成，展示了高级多智能体系统的开发范式。文中特别强调了代码执行

本文手把手教你用LangGraph实现一个具备ReAct模式的智能体研究员。核心内容包括：1) 理解ReAct模式（Reason-Action-Observe循环），让AI具备思考-行动-观察的能力；2) 掌握LangGraph三要素：状态管理（共享记事本）、节点（工作站）和边（流程控制）；3) 实战演示：配置Tavily搜索工具和GPT-4模型，定义思考节点和执行节点，构建智能体工作流。通过学习

本文介绍了如何利用task-manager-mcp构建全自动任务执行流水线的方案。关键点包括：通过/task-manager-mcp:get-task-rules命令获取任务管理规则；严格的任务完成判定标准，要求创建规范格式的归档文件；采用四步执行法（状态更新、执行准备、执行留痕、归档检查）实现自动化流程；明确任务状态流转逻辑和错误处理机制。该方案通过MCP上下文管理任务状态，实现从任务获取到执行

本文介绍了如何利用task-manager-mcp构建全自动任务执行流水线的方案。关键点包括：通过/task-manager-mcp:get-task-rules命令获取任务管理规则；严格的任务完成判定标准，要求创建规范格式的归档文件；采用四步执行法（状态更新、执行准备、执行留痕、归档检查）实现自动化流程；明确任务状态流转逻辑和错误处理机制。该方案通过MCP上下文管理任务状态，实现从任务获取到执行

在AI驱动的时代，Prompt已从简单的提示词升级为人机协作的操作系统——它决定了大语言模型的思考路径与输出质量。本文深度解析Prompt的本质、黄金结构的10大模块（从任务上下文到输出格式）、概率与上下文优化原理，以及实用的调试与自动化技巧。通过真实案例展示如何用结构化Prompt驱动高质量代码生成、协调多智能体协作，并展望Prompt工程向上下文工程演进的未来趋势。如果你想让AI更聪明、更可靠

在 AI 驱动开发的工作流中，任务多、依赖复杂、优先级难以把握，常让人陷入“下一步该做什么”的困惑。task-manager-mcp 是一个轻量级 MCP（Model Context Protocol）任务管理服务端，零外部依赖，可直接嵌入现有工作流。它能自动跟踪任务状态、判断依赖完成情况，并智能推荐当前可执行的下一任务。本文将带你快速上手，并附架构图与流程图，助你用最少成本构建高效的任务管理体系

摘要 该视频深入解析了AI Agent的核心概念与实现原理。Agent通过整合大模型与外部工具（如文件读写、终端命令），赋予AI感知和改变环境的能力，突破了大模型仅能思考的局限。视频重点介绍了React模式（Reasoning and Acting）这一主流Agent运行机制，其通过"思考-行动-观察"的循环流程完成任务，并详细展示了如何通过精心设计的系统提示词控制这一流程。最

YouTube视频摘要：ADK智能体开发入门教程 Brandon Hancock的这期视频教程详细介绍了如何使用Google的Agent Development Kit (ADK)构建AI智能体。课程从基础概念讲起，包括智能体的核心属性（根智能体、名称、模型、描述和指令）、必要的文件夹结构（init.py、env和agent.py文件）以及环境配置（安装依赖、获取API密钥）。视频重点演示了如何创

`Memory Bank` 是一个结构化文档系统，允许 Cline 在会话之间保持上下文。它能让 Cline 从无状态的助手转变为持久记忆的开发伙伴，随着时间推移有效地“记住”项目细节。