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候选池堆了 50 条、生效 0 条:Agent 的经验沉淀为什么会卡住,以及正确的修复顺序。
给 Agent 接工具,看着是件体力活:写个函数、贴个 JSON Schema、注册进去,完事。
过去两年,关于 Agent 的讨论几乎都集中在模型侧:参数规模、推理能力、上下文窗口、工具调用准确率。但如果你真正把一个 Agent 从 demo 推到生产环境,很快会发现一个尴尬的事实:
2026年标志着人工智能从生成式AI向自主智能体(Agentic AI)的范式转变。本文综述了单智能体架构、多智能体协作框架、工具使用与规划能力、以及企业级部署实践。Gartner预测到2026年底40%的企业应用将集成任务特定的AI agents。
编辑精选的 MCP 服务、Skill、提示词、模型与工具,标注权限风险与客户端兼容性
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把推理拆成可回退的步骤
把依赖库的最新文档实时喂给模型
按清单评审 diff:正确性、边界、可维护性
抓网页并转 Markdown
基于知识图谱的跨会话长期记忆