- 一句话结论：Agent 不是“更会聊天的 LLM”，而是一个可构建、可运行、可治理的软件工程系统：用模型在可重复的控制回路里做事，并在工具、上下文、部署与治理上补齐“生产级能力”。- 落地路径：先把 Level 1（事实闭环）跑稳，再做 Level 2（上下文工程），最后才谈多智能体与规模化治理。- 最大风险：多数团队“只做了模型 + 工具”，缺了编排层与运行时，导致 Demo 很美、生产必翻

多智能体架构选型摘要：多智能体通过更高系统复杂度换取上下文隔离、并行化和流程可控性。核心选型原则包括：强控制权选Subagents（主-子架构），单Agent多专业选Skills，多阶段流程选Handoffs（状态驱动），多领域并行选Router（路由分发）。四种模式对比：Subagents适合集中编排但延迟高，Skills轻量但易上下文污染，Handoffs流程可控但状态管理复杂，Router并

多智能体架构选型摘要：多智能体通过更高系统复杂度换取上下文隔离、并行化和流程可控性。核心选型原则包括：强控制权选Subagents（主-子架构），单Agent多专业选Skills，多阶段流程选Handoffs（状态驱动），多领域并行选Router（路由分发）。四种模式对比：Subagents适合集中编排但延迟高，Skills轻量但易上下文污染，Handoffs流程可控但状态管理复杂，Router并

- 先搞清“上游增量”还是“下游优化”：选错赛道，再强技术也可能在替巨头做功能验证。- 需求验证不要只看“模型准确率”，要看端上是否形成闭环：用户能不能完成任务/会不会留下来/失败时是否能继续走下去。- 技术落地优先“成熟模型 + 微调 + 工程封装”，避免早期陷入“底层重研发”的工程壁垒陷阱；端上重点是缓存、降级、取消与队列。- 体验设计要“藏复杂于无形”：把“参数/术语”翻译成用户能理解的目标

Vibe 用来“找方向”，不要直接交付Spec 用来“交付与合入”，把不确定性前移到文档阶段想让 AI 编程更稳定，关键不是更长的 Prompt，而是更严谨的 Context + 闸门流程 + 可复用的 Skills。

AI智能体入门：从概念到实践 摘要：本文介绍了AI智能体（Agent）的核心概念与技术架构。智能体代表AI从"能聊天"到"能做事"的进化，由大语言模型（大脑）和工具集（身体）组成，具备理解、推理和执行能力。文章解析了智能体的5级自主能力图谱（从简单处理到多智能体协作），列举了典型应用场景（虚拟助手、客服系统等），并提供了工程落地建议：从单工具调用开始，逐步扩

RAG技术正处于快速发展期，从基础的文档问答到复杂的多模态智能助手，应用场景不断扩展。通过本项目的学习，你已经掌握了RAG系统的核心技术，具备了构建生产级AI应用的基础能力。🎯用户体验优先：技术服务于业务需求⚡性能与精度平衡：在速度和准确性间找到最佳点🔄持续迭代优化：基于用户反馈不断改进🛡️安全与隐私：保护用户数据和系统安全🚀立即实践：在自己的项目中应用RAG技术🤝社区参与：加入AI技术

本文梳理了AI智能体从思考到行动的演进路径，重点解析了Thought、CoT和ReAct三个关键概念。Thought是智能体的内部推理过程，用于任务拆解和决策；CoT（思维链）通过逐步推理解决纯思维任务；ReAct则结合推理与工具调用，实现"思考-行动"循环。文章对比了CoT与ReAct的适用场景，并指出新一代模型（如DeepSeek R1）将推理-答案分离作为内置能力。最后提

摘要： 本文详细介绍了LLM工具（Tools）的工程化落地方法，重点解决LLM在实时信息获取、可靠计算和外部系统调用方面的短板。Tools本质是为LLM封装的函数，包含名称、描述、参数和可执行对象。通过函数签名+装饰器可自动生成结构化工具描述，避免手动维护。完整调用链路包括：工具描述→调用建议→真实执行→结果回填→自然语言回复。推荐采用MCP（Model Context Protocol）标准化接

本项目是一个完整的ReAct智能代理实现，展示了现代AI Agent的核心架构和工作原理。通过Python代码实现了一个能够进行推理、决策和行动的智能系统，包含以下核心组件： ReActAgent类：管理工具集、模型集成和执行循环，使用字典推导式实现函数名到函数对象的映射； 提示词工程：采用XML标签格式确保结构化输出，指导模型行为； 工具系统：包含文件操作和系统命令等实用工具，具有安全特性； 技