大家在看 AI Agent 相关内容的时候，一定会看到过“工具调用”和Function Calling 这两个概念，但其实很多人并没有真正理解这两个概念。

Loop engineering** 是让 agentic systems 真正变得**可靠**（而不只是单次 demo 看起来惊艳）的\*\*最新且传播最快的方法\*\*。它不是手工给一个 agent 写 prompt，而是围绕它设计 loop：一个递归系统，用来发现工作、把工作交给 agent、验证结果，并决定下一步该做什么，直到目标达成。一个典型的 loop 包含如下组件：

你有没有过这种场景：手里一堆 PDF 文档、产品手册、技术文档，想找某个细节，翻了半天翻不到，恨不得有个 AI 帮你直接回答。

在AI Agent、多智能体系统愈发火热的今天，上下文管理和记忆系统成了高频词，很多人把二者混为一谈，甚至将Harness记忆与普通Agent记忆等同。

之前我写过一个学员的求职经历，下面这份面经就是他面试后的完整复盘，一字原样整理分享。

你一定遇到过这种情况——接了一个 AI 客服需求，老板说"先做个能跑的通"，你打开搜索引擎输入「RAG Java 实现」，出来的是满屏的 Python 教程、LangChain 文档、以及各种"你需要先理解 Transformer 架构"。

摘要：在 Agent 迈向工程化落地的进程中，单点提示词已难以承载复杂的业务流。本文将深度拆解 ReAct、Plan-and-Execute 等 5 种核心设计模式，提供一种基于业务场景的架构选型思路——以最小必要复杂度构建生产级 Agent。

很多人以为提示词工程被淘汰了。其实被淘汰的从来不是提示词，而是提示词背后要解决的问题。

不用 Python，不用 LangChain，用你最熟悉的 Spring Boot 和 Java 21，从零构建一个能自动调用工具的 AI Agent。

Agent 的 System Prompt 改了、工具配置变了、模型升级了——开发者说"感觉更聪明了"，但你怎么用数据证明？Agent 的 A/B 实验比普通 LLM 复杂得多：不是比"回答好不好"，而是比"事有没有更靠谱地办成"。