假设你的团队有一个内部服务，你希望 Agent 能查询当前的线上事故。

阿里巴巴开源的AgentScope框架是一款面向生产环境的多Agent协作开发平台，其核心优势在于提供完整的生产化能力（部署、沙箱、可观测性等），而非仅支持Demo演示。该框架适用于复杂工作流、金融医疗等合规场景，以及需要K8s部署和工具隔离的企业级应用。其架构包含编程框架、运行时环境、可视化工具和评估优化组件，支持开发到生产的无缝迁移。 开发规范强调使用内置ReActAgent、工程化Promp

Hermes Agent 是一款开源AI代理框架，具有跨会话持久记忆和技能学习能力。其核心特点包括： 工具集成：内置74种技能工具，涵盖浏览器操作、文件管理、代码执行、任务委派等功能，特别强化了浏览器自动化支持。 技能系统：可自动将复杂任务解决方案保存为可复用技能，支持动态更新维护。系统提示词强调必须优先加载相关技能。 多平台支持：可在终端、消息平台和IDE中运行，支持Telegram、Disco

Hermes 的Goal（目标）：任务的核心目标Progress（进度）：已完成什么Decisions（决策）：做了哪些关键选择，为什么Files（文件）：涉及的关键文件Next Steps（下一步）：接下来要做什么每次压缩不是从头生成摘要，而是更新上一次的摘要——这保证了摘要的连续性，也降低了单次压缩的 Token 消耗。

文章摘要：多Agent系统通过并行处理解决单Agent的上下文限制和串行效率问题，但需平衡协调成本。核心设计包括角色分离、上下文隔离、通信方式和结果汇总。OpenClaw采用两层架构（子Agent和路由Agent），ClaudeCode支持子Agent和P2P通信的AgentTeams，HermesAgent则通过Skills共享知识库实现协作。关键取舍在于分工规则制定（AI自主vs人工指定）、通

一个好的摘要策略，不只是“把历史消息变短”，而是保留后续推理真正需要的信息：• 用户目标• 已确认事实• 已完成动作• 未完成动作• 风险决策结果• 当前约束条件) {这类结构化摘要，对后续推理远比自然语言长段总结更稳定。Spring AI Alibaba 真正值得企业团队重视的地方，不是它把 Tool Calling、多 Agent、Graph、SSE 这些关键词堆在了一起，而是它给 Java

旅游行程规划是一个很适合多智能体拆分的业务场景，因为它天然具备以下特征：• 任务是复合型的，不是单轮问答• 子任务之间有依赖，但并非完全串行• 每个子领域都需要独立的专业知识和工具• 用户对结果质量、响应速度、可解释性都很敏感一个真实的用户请求可能是这样的：“我和家人五一去杭州玩 4 天，预算 8000 元，带一个 6 岁小朋友，希望节奏轻松，最好住西湖附近，帮我规划每天景点、酒店和交通安排。表面

这是压缩的核心——调一次 LLM，把 middle 段总结成结构化摘要。摘要预算budget = int(content_tokens * _SUMMARY_RATIO) # 被压缩内容的 20%参数值含义0.20摘要占被压缩内容的比例2,000摘要的最小 token 数12,000摘要的绝对上限摘要使用一个12 节结构化模板## Active Task ← 最重要：用户最近的请求，逐字复制##

本文分析了ClaudeCode代理工具与LLM交互的提示词工程体系。该体系采用分层架构设计，包含HTTP头部特性协商、系统提示词、动态上下文和能力声明四个层次。核心系统提示词约3000字，包含8个子模块：安全边界、系统规则、任务规范、风险矩阵、工具优先级、语气风格、记忆系统和环境信息。通过大量"DONOT/NEVER"等负向约束和分级指令，构建了精确的行为约束体系。特色包括：项

摘要：Anthropic发布的工具设计指南强调，工具描述对AI模型至关重要，需像prompt工程一样精心设计。指南提出五个核心问题：1）工具命名需明确用途；2）描述需包含"何时不用"；3）参数说明要具体；4）限制返回值大小；5）错误消息要有指导性。三大框架（ClaudeCode、OpenClaw、Hermes）对工具设计态度不同，其中ClaudeCode的标准最严格。优化工具描