本文摘要： 《手搓AI智能体：30行代码玩转三大范式》介绍了构建AI智能体的三种核心方法：1）ReAct范式通过"思考-行动-观察"循环实现动态任务处理；2）Plan-and-Solve范式先规划后执行，适合复杂逻辑任务；3）Reflection范式通过"生成-评价-修正"循环提升输出质量。文章以简洁的Python代码示例展示了每种范式的实现原理，强调理解底

本文解析了轻量级Agent框架HelloAgents的核心架构设计。该框架采用分层解耦结构，主要包括：1）LLM抽象层（HelloAgentsLLM），通过环境变量自动检测模型服务商，屏蔽底层API差异；2）核心接口层，定义标准数据格式（Message）、配置规范（Config）和Agent抽象基类，实现高扩展性；3）工具系统层，支持灵活的工具注册与调用。框架通过约定优于配置原则，提供透明可控的A

教你上手coze智能体，一个个讲解coze中常用设置

本文介绍了如何从零构建一个全栈AI旅行助手应用，采用前后端分离架构，包含前端(Vue3+TypeScript)、后端(FastAPI)和智能体层(HelloAgents)。系统通过4个分工明确的Agent协作完成任务：景点搜索、天气查询、酒店推荐和行程规划，并使用Pydantic规范数据模型，MCP协议集成外部API。项目亮点包括多智能体协作、数据模型标准化、用户体验优化以及地图可视化功能。该架构

前面我们动手做了自己的智能体，现在让我们把他发布到微信小程序吧。

本文介绍了如何从零构建一个全栈AI旅行助手应用，采用前后端分离架构，包含前端(Vue3+TypeScript)、后端(FastAPI)和智能体层(HelloAgents)。系统通过4个分工明确的Agent协作完成任务：景点搜索、天气查询、酒店推荐和行程规划，并使用Pydantic规范数据模型，MCP协议集成外部API。项目亮点包括多智能体协作、数据模型标准化、用户体验优化以及地图可视化功能。该架构

本文介绍了智能体（Agents）之间通信的必要性及MCP协议的应用。单个智能体存在工具集成麻烦、能力有限和无法协作等问题，而MCP协议通过上下文共享实现了智能体与工具间的无缝交互。文章以构建天气查询MCP服务器为例，展示了如何使用hello-agents框架快速创建服务器，并让智能体通过MCP协议调用工具。这种设计使开发者能专注于功能开发，无需处理底层通信细节，大大提高了开发效率。

通过这次自底向上的架构拆解，我们应该能清晰地看到如何通过分层、抽象和设计模式，构建出一个简洁而不简单的Agent框架。现在，你不仅理解了它的工作原理，更掌握了其背后的设计思想。这为你提供了坚实的基础，去进行下一步的探索。真正的掌握源于实践。现在，轮到你来构建了。

看完这三段代码，是不是觉得Agent也没那么神秘？ReAct：适合需要实时探索、调用外部工具的动态任务。：适合步骤清晰、逻辑复杂的长任务。Reflection：适合对输出质量要求极高的创作型任务。真正的高手，往往不局限于某一种范式，而是根据业务场景，将它们像乐高一样组合起来。现在，你已经掌握了乐高的基础积木，接下来能搭出什么摩天大楼，就看你的想象力了！觉得有帮助？

前面我们动手做了自己的智能体，现在让我们把他发布到微信小程序吧。