SERIES · AI AGENT
AI Agent 开发:从入门到实战
10 篇连载,一条从「知道 Agent」到「做出 Agent」的完整路线:
概念 → 架构 → 循环与上下文 → 工具与 MCP → 记忆与多智能体 → 评测护栏 → 端到端实战项目。
本系列由多智能体流水线自动调研、写作、评审与排版——这个博客本身,就是一篇「AI 协作」的实战演示。
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按发布时间新→旧排列。
实战收官:从 0 到 1 构建并部署一个多智能体应用
把九篇零件拧成「个人研究助理」:需求、架构、总装、评测、Docker 化部署——附十篇地图、踩坑复盘与系列总结。
阅读全文 →评测与护栏:怎么证明你的 Agent 靠谱(而不是「感觉靠谱」)
评测是内环不是仪式:评答案更要评轨迹,断言/Judge/人工三级阶梯,护栏三层防线——附最小评测脚本与上线清单。
阅读全文 →多智能体协作:编排者、工作者与它们的组织学
默认答案是别拆:15 倍 token 的真相、三个真瓶颈、四种组织模式、五十行最小编排器,以及有事故背书的三种反模式。
阅读全文 →记忆系统实战:让 Agent 记住用户、越用越懂你
记忆三层楼、只记四类、检索先简后繁、遗忘是特性不是缺陷——一个 JSON 文件就能跑的最小长期记忆实现。
阅读全文 →MCP 入门:给 Agent 装上「USB-C」的开放协议
工具集成的 M×N 变 M+N:三原语按控制权分家、两种传输、十五行第一个 server——以及把第三方 server 当不可信输入源。
阅读全文 →工具调用实战:从零写一个会自己干活的 Agent(Python)
模型只点菜不下厨:schema 按 API 文档写、并行调用按 id 配对回填、危险操作先过确认门——百行 Python 总装一台真机器。
阅读全文 →上下文工程:Agent 时代最被低估的核心手艺
上下文是工资单不是仓库:token 四类账本、System Prompt 删除测试、context rot 实证与急救三招——附可直接抄的裁剪与压缩代码。
阅读全文 →ReAct 与循环工程:让大模型学会「思考→行动→观察」
循环是 Agent 的心脏:ReAct 节拍的生产级实现、三种停止条件、把报错写成给模型读的人话——质量来自回路,不来自运气。
阅读全文 →解剖一个 Agent:LLM 大脑、工具、记忆与规划四大件
把二十行循环放上解剖台:模型分层路由、工具四条军规、记忆的「一半判据」、规划何时是自找麻烦——四大件各有各的税。
阅读全文 →从 Chatbot 到 Agent:一文搞懂 AI 智能体到底是什么
Chatbot 负责「接话」,Agent 负责「办事」:目标、工具、循环三问定身份,最小代码骨架一次看懂,工作流与 RAG 的边界一次掰清。
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