从零开始构建 AI Agent:核心概念与架构浅析
本文带你理解 AI Agent 的核心组成——感知、推理、行动循环,并梳理主流 Agent 架构的设计思路与适用场景。
探索 AI Agent 的无限可能 · 记录学习路上的每一步
探讨各类 AI Agent 框架的设计思想、核心概念与架构对比,帮助理解 Agent 的工作原理。
本文带你理解 AI Agent 的核心组成——感知、推理、行动循环,并梳理主流 Agent 架构的设计思路与适用场景。
Function Calling 是实现 Agent 自主行动的关键机制。本文讲解原理,并给出 OpenAI 与开源模型的调用对比。
当多个 Agent 协同工作时,如何进行任务规划与结果聚合?本文分析几种常见的多 Agent 协作架构。
如何通过精心设计的 Prompt 让 Agent 表现出更强的推理能力?详解角色提示与思维链技术的实际用法。
ReAct(Reasoning + Acting)是 Agent 设计的经典范式。本文深入剖析其工作原理,并通过示例展示实现方式。
横向对比当前主流的开源 Agent 框架,从架构设计、扩展性、易用性等维度分析各自的优劣势。