评估Agent不能只看任务成功率，而要建立一套立体化指标体系结果层：任务有没有做成？过程层：规划是否合理？工具调用是否准确？能否自我纠错？系统层：延迟、成本、稳定性是否支撑真实上线？在工程实现上，确定性任务优先用代码断言和状态对比，开放式任务再引入模型裁判。真正难的不是定义指标，而是处理真实环境里的错误传递、非确定性和裁判幻觉。配合Mock工具、沙盒快照、多路裁判和人工抽检，形成一套可复现、可归因

LangGraph 并不是简单地帮你串联几次 LLM 调用，而是把 Agent 抽象成了一个可控的状态机节点负责做事，边决定下一步，状态负责保存现场。这正是 LangGraph 在复杂的 Agent 项目中，比普通的 LangChain Chain 更适合生产环境落地的根本原因。一个贴近生产环境的 RAG Agent 代码示例。import os# LangChain 相关组件# LangGrap

理解MyManus之前，我们先了解下什么是Manus。Manus，是中国的创业公司Monica发布的全球首款通用Agent（自主智能体）产品。Manus定位于一位性能强大的通用型助手，对于用户不仅仅是提供想法，而是能将想法付诸实践，真正解决问题。下面通过一个视频来看下Manus的强大：ManusMyManus就是自己用代码来实现类似manus的智能体，来打造自己的manus。下面我们来看一下实现的

6种智能体架构模型

企业级AI问答系统的上下文窗口管理架构设计面临数据量、安全合规、语义连贯和动态性等核心挑战。本文提出分层架构解决方案：工作记忆层保持短期对话，关键信息层强制保留业务数据，归档层采用FIFO策略管理历史内容。系统通过动态压缩、智能分类和权限感知的RAG协同，实现高效存储与检索。关键技术包括敏感信息脱敏、审计日志记录和规则引擎预校验，确保回答的合规性与准确性。未来方向将聚焦神经压缩、多模态融合和分布式

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不小心 git stash clear后，如何找回并恢复代码

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