[控场AI]

#Agent架构

共 62 篇相关文章

Loop Engineering速通教程:AI智能体六大核心要素与工程实战
·8 分钟

Loop Engineering速通教程:AI智能体六大核心要素与工程实战

Loop Engineering循环工程完整教程:梳理AI工程从提示词到自主循环的四阶段演进,拆解内外循环逻辑、Agent系统六大核心要素(自动化触发、隔离演练、安全边界、工具连接、角色分离、分层记忆),并总结工程落地的心理陷阱、四种故障模式与四条黄金法则。

阅读全文 →
零幻觉客服Agent:类型化工具Schema实战蓝图
·12 分钟

零幻觉客服Agent:类型化工具Schema实战蓝图

客服Agent频繁翻车的根源不是模型不够聪明,而是工具契约太松散。本文拆解类型化Schema、MCP协议与两阶段dry-run验证的完整实战蓝图,附500次压力测试数据与生产级Python代码。

阅读全文 →
月跑27.6万次Agent请求只花430美元:LeanStack的工程实践
·7 分钟

月跑27.6万次Agent请求只花430美元:LeanStack的工程实践

LeanStack团队公开一个月真实数据:276,814次Agent请求、99亿输入token、73%缓存命中,固定订阅费430美元且API按量计费为零。本文拆解其网关架构、分层路由、缓存优化与失败处理经验。

阅读全文 →
别再往提示词里塞原始数据:AI Agent上下文膨胀的真正解法
·8 分钟

别再往提示词里塞原始数据:AI Agent上下文膨胀的真正解法

大多数AI Agent的"上下文窗口问题"其实源于状态管理不当。停止将原始工具输出回放到每次提示词,将结构化状态存在模型之外,只传必要字段,可显著降低上下文膨胀、延迟和成本。

阅读全文 →
多智能体交接丢失:规划从未到达执行者
·9 分钟

多智能体交接丢失:规划从未到达执行者

一个本地 8B 模型的三步多智能体流水线准确率胜过单次调用,但日志显示规划器的完整笔记在 LangGraph 子图状态 schema 边界处被截断为 60 字符。增益来自执行器和审阅器重读原始报告,而非规划步骤本身。

阅读全文 →
MissionFlows 对比 Workflows:自适应 Agent 执行如何取代静态 DAG
·9 分钟

MissionFlows 对比 Workflows:自适应 Agent 执行如何取代静态 DAG

MissionFlows 用自适应 Agent 执行替代静态 DAG,让 LLM 在运行时决定执行路径。解析其可观测性、护栏约束、检查点管理和失败恢复机制,对比工作流的适用边界。

阅读全文 →
用纯Python构建简洁韧性的Agent流水线
·4 分钟

用纯Python构建简洁韧性的Agent流水线

拆解如何用纯Python脚本构建低开销、模块化的Agent工作流,替代臃肿的SaaS编排平台。涵盖状态管理、本地数据解析与多步执行的核心架构思路。

阅读全文 →
CodeSmith元能力:Agent的基因组复制与自举
·10 分钟

CodeSmith元能力:Agent的基因组复制与自举

CodeSmith v0.5.0提出Agent元能力三层框架:doctor双层自我诊断、以skill-creator为代表的范例驱动生成、subagent基因组复制与变异,并划定安全机制不可自修改的边界。

阅读全文 →
本地Agent循环自查失灵的五个坑与修复指南
·7 分钟

本地Agent循环自查失灵的五个坑与修复指南

深入分析本地drafter/critic Agent循环中的五个关键失败模式:critic角色未被强制执行、裁判写入被评判文件、模型不具备工具调用能力、运行时加载开销占81%,以及声明与验证之间的根本差距。

阅读全文 →
何时用AI Agent而非简单LLM调用:三种架构选择指南
·8 分钟

何时用AI Agent而非简单LLM调用:三种架构选择指南

不是所有 AI 功能都需要 Agent。本文基于 OpenAI 与 Anthropic 的工程指南,对比直接 LLM 调用、确定性工作流与工具型 Agent 三种架构,给出「一个响应能否解决任务」等决策问题与完整清单,帮助开发者用最低自主性可靠解决问题。

阅读全文 →
VQ Agent Core 三层 Agent 循环解析:让智能体可审计
·7 分钟

VQ Agent Core 三层 Agent 循环解析:让智能体可审计

VQ Agent Core 通过 THINK→ACT→DECIDE→THINK 三层循环拆分 Agent 职责,支持 Needle 2 语法约束路由、四种可插拔决策后端(Jev/Strands 2B/Laya/提示词 LLM)及完整 JSONL 审计轨迹,本地与云端可无缝切换。

阅读全文 →
Agent Skills架构解析:多智能体面试高频考点与企业级实战
·6 分钟

Agent Skills架构解析:多智能体面试高频考点与企业级实战

深度解析Agent Skills架构原理、动态加载机制及企业级应用,涵盖多智能体面试高频考点,包括Workflow与Agent区别、意图识别与工具选择策略,助你掌握AI智能体自主规划能力。

阅读全文 →
本地优先Agent平台架构:让供应商永远无法插手
·10 分钟

本地优先Agent平台架构:让供应商永远无法插手

深入解析TheYgent本地优先Agent平台架构:双平面设计、逻辑模型ID、引擎管理器、Agent文档化、DBOS持久化运行时,以及可验证的隐私承诺,让供应商永远无法成为中间人。

阅读全文 →
单Agent还是多Agent?企业团队的架构决策框架
·13 分钟

单Agent还是多Agent?企业团队的架构决策框架

单Agent还是多Agent?本文提供一套面向企业团队的决策框架,从任务结构、状态管理、故障处理、延迟成本到安全性全面对比 LangGraph、CrewAI 与 Microsoft Agent Framework,并给出上线前核查清单。

阅读全文 →
深入MCP协议:AI Agent工具调用背后的性能陷阱
·5 分钟

深入MCP协议:AI Agent工具调用背后的性能陷阱

深入解析MCP(模型上下文协议)如何支撑AI Agent工具调用:JSON-RPC封装的性能开销、SSE多路复用的安全隔离,以及工程团队在生产环境中绕过协议直连数据库的真实权衡。

阅读全文 →
用System 1模型Jev构建Agent Harness:哪些真正有效?
·9 分钟

用System 1模型Jev构建Agent Harness:哪些真正有效?

本文深度解析如何用System 1模型Jev构建Agent Harness,覆盖路由器、上下文选择器、闸门和验证器四个决策点的真实实验结果,揭示哪些组件真正有效以及Agent绕过限制的意外行为。

阅读全文 →
为什么AI Agent需要决策模型?别让生成式LLM包揽一切
·7 分钟

为什么AI Agent需要决策模型?别让生成式LLM包揽一切

Agent框架普遍把生成式LLM当成唯一工具,导致延迟高、成本贵、结果脆弱。本文解析"决策模型"架构思路:将决策与生成分离,通过动态技能注入、记忆压缩、幻觉闸门和Schema拆分四种方式,让AI Agent更快、更省、更可预测。

阅读全文 →
解析Agent Harness:从Claude Code源码看AI智能体架构
·4 分钟

解析Agent Harness:从Claude Code源码看AI智能体架构

深度解析 Agent Harness(Harness Engineering)架构,结合 Claude Code 源码泄露事件,梳理 AI 智能体的底层原理、核心组件与工程实现思路,帮助开发者理解大模型应用的前沿架构范式。

阅读全文 →