#Agentic Loop

AI Agent发展四阶段：从Copilot到多Agent协同架构全解析

深度解析AI智能体发展的四个阶段：聊天模式、Copilot辅助、Agent代理到Agentic AI多智能体协同。详解ReAct思维框架、Spring AI技术栈与多Agent协同架构设计思想，把握2025年AI核心趋势。

2026年AI Agent框架怎么选？四大主流方案优缺点对比

深度对比2026年四大主流AI Agent框架：扣子Coze、AutoGen、CrewAI、LangChain和AutoGen Studio的优缺点，从编程门槛、私有化部署、商业化能力等维度帮你找到最适合的智能体开发方案。

Agentic RAG完整指南：原理解析与代码实现

深入解析Agentic RAG与传统RAG的核心区别，详解工具调用、多步迭代、Query改写等关键机制，附LangChain和LangGraph代码实现，帮助开发者构建具备自主决策能力的智能检索增强生成系统。

Agentic RAG实战：原理剖析与LangChain代码实现指南

深入对比传统RAG与Agentic RAG的架构差异，解析Agentic RAG的规划、工具调用、多步迭代三大核心能力，并基于LangChain和LangGraph提供完整的ReAct Agent代码实现，附ChatBoss开源项目实战案例。

DeadEnd-CLI：开源AI渗透测试工具黑盒基准达81%通过率

DeadEnd-CLI是一款开源AI代理式渗透测试工具，在XBOW基准测试中以KIMI K2.5模型实现81%全黑盒通过率。支持多模型兼容、完全自托管部署，为安全团队提供低成本自动化渗透测试方案。

Agentica开源框架评测：轻量异步AI Agent开发新选择

深度解析Agentica开源AI Agent框架，涵盖异步优先架构、工具调用、RAG检索增强生成、多智能体协作及MCP协议支持等核心特性，并与LangChain等主流框架对比，帮助开发者选择合适的Agent开发工具。

Codex CLI /goal命令详解：自动循环执行直到目标完成

深入解析Codex CLI 0.128.0新增的/goal命令，了解其目标驱动的自动循环机制、Prompt模板注入实现原理、token预算控制，以及与Ralph Loop的关系。掌握AI编码代理的最新进展。

Codex CLI /goal命令详解：AI自动循环执行直到目标完成

OpenAI Codex CLI 0.128.0 新增 /goal 命令，支持设定目标后自动循环执行任务直到完成。本文详解其核心机制、Ralph Loop 模式原理、Token 预算安全边界及实际应用场景。

Codex CLI 0.128.0新增/goal命令：自动循环直到目标完成

Artificial：用Go语言统一编排Claude Code等多个AI编程助手

Artificial是一个Go语言开源多智能体编排框架，支持统一管理Claude Code、OpenAI Codex、Cursor Agent及本地模型，实现AI编程助手的并行调度与协同工作，适用于大型项目开发和自动化工作流。

LLM 0.32 重构详解：消息序列API与流式类型化响应全面解析

深入解析 Simon Willison 的 LLM Python 库 0.32 版本重大重构：新增消息序列输入API、流式类型化响应机制、通用序列化方案，全面适配多模态AI与工具调用场景，同时保持向后兼容。

LobeHub开源平台解析：76K Star多智能体协作如何重塑工作方式

深度解析LobeHub开源多智能体协作平台，GitHub 76K+ Star，支持零门槛智能体团队设计与多Agent协作。本文详解其核心特性、技术架构、社区生态及行业趋势，帮你理解AI Agent协作的未来工作范式。

Ruflo开源框架：Claude多智能体编排平台架构与实战解析

深度解析Ruflo开源多智能体编排平台，涵盖集群智能、RAG集成、Claude Code原生支持等核心特性，对比LangGraph、CrewAI等框架，帮助开发者构建企业级AI Agent工作流系统。

learn-claude-code：5.8万Star的AI智能体框架深度拆解

深度解析GitHub 5.8万Star开源项目learn-claude-code，从零构建类Claude Code编程智能体。拆解Agent Harness调度框架、ReAct循环模式及Bash工具执行层的核心原理，帮助开发者掌握AI Agent底层架构设计。

Codex CLI /goal命令详解：设定目标自动循环执行到完成

Codex CLI 0.128.0新增/goal命令，支持目标驱动的自动循环执行。本文解析其核心机制、提示词工程实现原理及Ralph Loop模式，帮助开发者掌握这一AI编码代理的重要新特性。

Codex CLI /goal命令详解：AI自主循环直到目标完成

OpenAI Codex CLI 0.128.0新增/goal命令，支持设定目标后自动循环执行直到完成。本文解析其工作原理、Ralph Loop设计灵感、Token预算控制机制及对AI编码代理发展的意义。

Codex CLI 0.128.0 新增 /goal 命令：AI编码代理学会了「不达目的不罢休」

OpenAI Codex CLI 0.128.0 版本新增 /goal 命令，通过 prompt engineering 实现 agentic loop 自主循环，设定目标后持续执行直到完成或 token 预算耗尽。