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人工智能 #Agent#LLM#agno#ReAct#Multi-Agent#Workflow#Tree-of-Thoughts#Memory

17 种 Agent 架构演进：从单次生成到可控执行系统

Agent 架构的核心不是提示词技巧，而是状态、控制流和评估器的设计。围绕 Reflection、Tool Use、ReAct、Planning、PEV、多 Agent、记忆、搜索、模拟和安全闸门等 17 种模式，系统拆解它们解决的问题、拓扑结构、适用场景和工程代价。

发布于 2026-05-18
人工智能 #Claude Code#Multi-Agent#AI Agent#SubAgent#Prompt Cache#Coordinator#异步消息

Claude Code 多 Agent 机制解析：Subagent、Fork 与 Coordinator

Claude Code 的多 Agent 机制可以拆成常规 Subagent、Fork Subagent 和 Coordinator 三套设计。核心在于工具隔离、上下文隔离、异步消息通信、Prompt 缓存复用以及协调者并行调度。

发布于 2026-05-09
人工智能 #Claude Code#AI Agent#Query Loop#Tool Runtime#Permission System#MCP#Multi-Agent

Claude Code 的 Agent Runtime 架构：启动链路、Query Loop 与扩展层拆解

Claude Code 不只是一个命令行编程助手，更像一套面向复杂任务的 Agent Runtime。这里从启动链路、REPL 控制面、Query Loop、工具运行时、权限系统、多 Agent 任务系统和 MCP 扩展层拆解它的架构设计。

发布于 2026-04-15
人工智能 #Agent#CI/CD#QClaw#Connector#Multi-Agent#OAuth 2.0#办公自动化

办公 Agent 的 CI/CD：用 Connector 打通 AI 输出到工作流交付

办公 Agent 的瓶颈已经从“能不能生成内容”转向“能不能把结果交付到真实工作流”。围绕 QClaw V2 的 Connector 和 Multi-Agent 能力，讲清 AI 办公自动化如何从对话框输出走向文档、邮件、会议和多角色协作。

发布于 2026-04-09
人工智能 #Agent#Harness Engineering#Context Engineering#Multi-Agent#Claude Code#Codex#Agent Skill

用 Harness Engineering 驱动长任务 Agent：从大代码库蒸馏 Agent Skill

讲解如何用角色拆分、文件系统协作、质量门控和人工决策，把超大代码库中的设计模式提炼为可复用的 Agent Skill。重点覆盖多 Agent 编排、handoff 文档、Just-in-Time Context 和 review-action 收敛流程。

发布于 2026-04-05
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#Multi-Agent#LLM#Skills#RAG#Session

OpenClaw 核心架构、记忆机制与多 Agent 部署实践

OpenClaw 把 IM 网关、Agent workspace、Skills、Session 和 Memory 组合成一套个人 Agent 运行框架。围绕部署、单 Agent 启动、多 Agent 通信、记忆压缩、Skills 管控和安全边界，讲清它如何运作以及如何落地。

发布于 2026-03-09
后端 #Spring AI Alibaba#Spring AI#Multi-Agent#ReAct#Plan-Execute#Graph#Java

用 Spring AI Alibaba 构建 ReAct 与 Plan-Execute Multi-Agent 系统

Spring AI Alibaba 在框架层提供了 ReAct Agent、Graph 编排和 Multi-Agent 支持。围绕 ReAct、顺序/并行多智能体、Plan-Execute 三阶段架构，讲清 Java 项目中如何用它搭建可扩展的智能体系统。

发布于 2026-02-13
人工智能 #Claude Skills#AI Agent#LLM#Multi-Agent#SkillScan#技能路由#安全漏洞

Claude Skills 的扩展边界与安全风险：从技能路由到 SkillScan

Claude Skills 把 Agent 能力封装成可选择、可执行的技能，但技能库规模和语义相似度会直接影响路由准确率。围绕单智能体技能系统的扩展边界和 SkillScan 的大规模安全扫描结果，系统讲清技能系统什么时候适合替代多智能体，以及上线前需要做哪些安全检查。

发布于 2026-01-21
人工智能 #Prompt Engineering#LLM#Multi-Agent#状态管理#Few-shot#JSON#测试用例

Prompt 设计常见错误与工程化治理方法

Prompt 设计不只是把要求写清楚，还要处理上下文长度、状态传递、边界意图和输出格式稳定性。围绕四类常见错误，给出可落地的拆分、状态管理、示例构造和测试优化方法。

发布于 2026-01-09
人工智能 #LangGraph#LangChain#Multi-Agent#LLM#Supervisor#Swarm#MCP#LangGraph4j

LangGraph 多智能体应用开发：图工作流、状态管理与 Supervisor/Swarm 架构

LangGraph 用有向图组织大语言模型应用的执行流程，适合构建有状态、可分支、可循环、可人工干预的多智能体系统。内容覆盖 State、Node、Edge、Reducer、条件边、检查点、时间旅行、人机协作、MCP 集成，以及 Supervisor、Swarm 和 Java 版本 LangGraph4J 的使用方式。

发布于 2025-12-16