本文拆解 ReAct、CodeAct、Plan-and-Execute 三大 AI Agent 范式，通过计算器实战案例剖析底层逻辑，提供不同业务场景下的架构选型参考。

DeepSeek Harness 采用 Cordis 插件架构，践行 “一切皆插件” 设计，核心运行模块均可替换。本文通过源码分析与本地实测，解析其架构原理、事件驱动 Agent 执行流程、安全权限体系，附带部署教程与插件开发示例，并与主流 AI 编程工具横向对比，客观评估框架能力、阶段短板与适用场景。

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还在复制粘贴和 AI 来回传代码？Claude Code（Claude CLI）是运行在终端的 AI 编程 Agent，拥有读写文件、执行命令、自主改造项目的能力。本文面向国内开发者完整讲解：区分 Cursor、Copilot 核心差异，手把手实现基于 DeepSeek 兼容接口部署，无需海外网络、大幅降低调用成本。从安装配置、三种运行模式、上下文管理、回滚机制，到 Spring Boot JWT

很多学习 AI Agent 的开发者分不清 Function Calling、MCP、Tool、Skill 到底是替代还是分层关系。本文跳出单纯概念科普，还原工具调用体系的演化逻辑，讲解为什么工程界最终形成这套分层架构。详解 FC、MCP、CLI 各自能力边界，引入 Skill 实现工具按需组织，搭配完整工作流程与选型方案，打通从原子 Tool 到复合业务技能的完整链路，构建完整 Agent 工具

本文从技术架构视角逐层剖析 AI Agent 四大核心组件：感知、记忆、规划、执行。拆解三层记忆架构、ReAct 与 Plan-and-Execute 规划范式、三级执行能力，厘清 LLM 如何从被动聊天模型进化为自主智能体，带你跳出简单调用模型的浅层开发，理解智能体系统底层工程逻辑。

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