你给ChatGPT写一个完美的Prompt，它可以给你一份漂亮的报告大纲。先跑通一个场景，感受Agent和Prompt的区别。Agent的核心不是技术，是把「一件大事」拆成「有序的小步骤」，再把每步映射到工具或AI调用。Prompt写得再好，有个根本上的天花板——你每次都得盯着，每次都得输入，每次都得等。Prompt Engineering 没有过时，它只是变成了Agent工程的一个子集。Prom

完成了工作流的构建：首先创建 UppercaseExecutor 和 ReverseTextExecutor 两个执行器实例，分别保存为 uppercase 和 reverse；然后以 uppercase 作为工作流起点，在 uppercase 和 reverse 之间建立执行顺序，使 UppercaseExecutor 的输出作为 ReverseTextExecutor 的输入；在 Agent

当两种视角真正结合的时候，一个更现实的产业方向是：AI 不会简单地“接管机器人”，但它很可能成为未来工业系统中负责理解任务、编排能力和处理异常的那一层“智能操作系统”。也就是说，机器人本体是一个典型的毫秒级实时系统，任何进入控制环路的系统都必须满足严格的实时性要求，否则机器人运动就会出现抖动、漂移甚至失控。我们（智用开物）的专家们其实前年就做过这样的尝试，当然到今年还在和几家机器人厂商继续搞，这里

我们在前面的文章中介绍了FileBased、CodeBased和ClassBased三种不同的技能实现方式，并且在Agent Framework中也提供了相应的支持。随着 Skill 的不断扩展（HTTP、数据库、AI 等），Agent 的能力也会随之增强，随着 Skill 的不断扩展（HTTP、数据库、AI 等），Agent 的能力也会持续增强，能够处理更加复杂的任务。提供了一种统一的组合方式，

在前面的文章中，我们介绍过 FileBased、CodeBased 和 ClassBased 等不同的 Skill 实现方式，也演示了如何通过 AgentSkillsProvider 或 AgentSkillsProviderBuilder 将多个 Skill 组合起来，让一个 Agent 同时具备多种能力。这样，ClassBased Skill 也可以和普通 ASP.NET Core 或 Wor

Summary Agent 负责输出最终通过的内容。Writer–Critic 正是 Reflection 模式在多 Agent 协作中的一种典型实现：Writer 负责生成内容，Critic 负责评审内容，并根据评审结果决定是否进入下一轮修订。生成 -> 评审 -> 不通过：修订 -> 通过：输出 这个样例的价值不只是展示多个 Agent 如何串联，更重要的是展示了如何把 LLM 的不确定输出纳

GitHub 各团队也在使用 Agentic 工作流，几分钟内为自己创建定制工具，用智能替代琐事，或为人类在合适的时间、合适的位置提供合适的信息铺平道路。驱动的未来：自动化、基于意图的仓库工作流，运行在 GitHub Actions 中，以纯 Markdown 编写，并通过编码智能体执行。GitHub Agentic Workflows 背后的理念非常简单：你用纯 Markdown 描述想要的结果

本文演示如何用 Microsoft Agent Framework 用 Executor + Workflow（DAG）模式实现 SubAgent（子代理）架构。通过示例代码（来自项目的 txt）展示并发 Fan‑Out/Fan‑In 的实现、消息路由与聚合策略，最后讨论最佳实践与权衡。熟悉 C#、异步编程与基本的 LLM/Agent 概念（如果不熟，先看基础 LLM/Agent 入门）。用 Wo

当你让 AI 帮你做了一次修改之后，你可以让它帮你生成一个详细的 commit message，描述这次修改做了什么、为什么这样做、影响了哪些地方。因为 AI 的训练数据里可能没有那些过时的技术，或者它不了解那些「约定俗成」的写法背后的特殊原因。不要说「帮我重构这个模块」，而是说「帮我看看这个文件里的这个函数，它和那个模块的交互逻辑是什么」。但问题往往不在 AI，而在你用它的方式。然后我会问一些架

而 DelegatingAIAgent 则通过装饰器模式，接管了原本散落在各个插件和回调函数中的拦截逻辑与状态管理逻辑，使得系统架构从扁平的插件调用演变为立体的、可无限嵌套的洋葱模型架构。这个过程在底层通过类型安全的路由（Type-Safe Routing）机制确保上下文传递的一致性，而在执行期间，中间件拦截器可以利用检查点机制（Checkpointing）将长耗时的异步子任务的中间状态写入磁盘，