25年底，阶跃星辰升级发布了全新的AI Agent系列模型Step-GUI，包括云端模型Step-GUI、首个面向GUI Agent的MCP协议：GUI-MCP（Graphical User Interface - Model Context Protocol），这是首个专为图形用户界面自动化而设计的 MCP 实现，兼顾标准化与隐私保护。因此，我们就来解读这个MCP协议，顺便看看端侧Agent的实

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25年底，阶跃星辰升级发布了全新的AI Agent系列模型Step-GUI，包括云端模型Step-GUI、首个面向GUI Agent的MCP协议：GUI-MCP（Graphical User Interface - Model Context Protocol），这是首个专为图形用户界面自动化而设计的 MCP 实现，兼顾标准化与隐私保护。因此，我们就来解读这个MCP协议，顺便看看端侧Agent的实

本篇结合官方文档进行解读OpenHands的服务器，这是OpenHands系统的立身基础。因为本系列借鉴的文章过多，可能在参考文献中有遗漏的文章，如果有，还请大家指出。

“会说话的只是ChatBot，会调工具做事的才叫Agent”。大模型本质上是一个文本生成器，它不能直接操作系统、调用 API、访问数据库。所有这些能力都需要额外的工程实现。Agent 工具使用模式是突破大语言模型（LLM）固有局限、实现 Agent 与现实世界交互的核心架构范式，其本质是让 LLM 从单纯的文本生成器转变为具备感知、推理和行动能力的智能体，核心依托 ReAct 循环中模型对工具调用

掌握Agent的底层逻辑，不仅是熟练使用的基础，更是设计、评估和扩展的关键。对于产品经理、人工智能工程师和技术决策者来说，只有深入理解Agent的技术蓝图，才能在AI应用的落地过程中做出精准布局，抓住未来的机遇。构建一个实用的AI Agent需要哪些核心技术模块的支持？这些核心模块如何协同工作，形成完整的任务执行闭环？AI Agent系统在落地过程中会面临哪些关键挑战，OpenHands如何解决这

大模型正在从生成工具演化为具有长期交互能力的智能体，这对“记忆能力”提出了更高的要求，因为大模型的 “记忆能力”，决定了它能走多远，从单轮问答到多轮协作，从通用助手到垂直 Agent，核心都是 “能否记住关键信息、锚定核心目标”——只有记忆突破，AI才能“持续陪伴”，这是增加用户黏性的必然。构建持久化、结构化、可检索的 Agent 记忆系统，成为解决上述问题、支撑复杂任务执行的关键，它记录 Age

综上，ReAct 作为早期 Agent 的核心范式，在 单一任务、短任务链、弱约束 的场景中依然有价值，但作为企业级、跨域、强约束 Agent 系统的基础架构时，其局限性已经是结构性的，而不是简单通过加强提示词或增加工具种类就能弥补的问题。CodeAct 的核心洞见在于，与其让智能体（Agent）扮演 “文书” 角色生成静态指令，不如使其成为 “程序员”—— 直接生成可执行的 Python 代码，

25年底，阶跃星辰升级发布了全新的AI Agent系列模型Step-GUI，包括云端模型Step-GUI、首个面向GUI Agent的MCP协议：GUI-MCP（Graphical User Interface - Model Context Protocol），这是首个专为图形用户界面自动化而设计的 MCP 实现，兼顾标准化与隐私保护。GitHub仓库技术论文GUI-MCP 提供一套标准化、跨平

有意义的多轮对话要求智能体能够理解上下文。就像人类一样，智能体需要记住对话历史：已经说过和做过什么，以保持连贯性并避免重复。以下是OpenHands Applications的示例图，本篇就来看看会话和交互如何进行。因为本系列借鉴的文章过多，可能在参考文献中有遗漏的文章，如果有，还请大家指出。WebSession 是一个 Web 服务器绑定的会话包装器，负责管理单个 Web 客户端连接并协调 Ag