AI Agent总览
AI Agent 这部分聚焦基于大模型的任务执行系统，覆盖 Agent Loop、Tool Use、Memory、Workflow 编排和评测体系。
适合谁读
- 已经熟悉 LLM 和 RAG，想进一步做可执行智能体系统的人。
- 想把 Prompt、工具调用、记忆和工作流放进同一套工程视角里理解的人。
建议阅读顺序
- 先看 AI与数据总览，补齐 LLM、推理优化和 RAG 基础。
- 再按
Agent 基础 -> Tool Use 与 Workflow -> Memory 与 RAG -> Multi-Agent 与评测的顺序展开。 - 需要接系统工程时，再回看 分布式系统总览 和 云原生总览。
专题入口
- Agent 基础：Agent Loop、状态管理、角色设计、任务拆解。
- Tool Use 与 Workflow：函数调用、工具选择、编排、失败恢复。
- Memory 与 RAG：短期记忆、长期记忆、检索增强、上下文压缩。
- Multi-Agent 与评测：协作模式、回放、评测集、可靠性基线。
必读文章
- 当前优先补
Agent Loop 设计 - 当前优先补
Tool Calling 与 Workflow 编排 - 当前优先补
Memory 架构与上下文管理 - 当前优先补
Multi-Agent 协作与评测
关联分类
Agent 基础
- 规划中：Agent Loop 设计
- 规划中：角色与目标建模
- 规划中：计划与执行
- 规划中：状态机与中断恢复
Tool Use 与 Workflow
- 规划中：Function Calling 机制
- 规划中：工作流编排与节点设计
- 规划中：工具选择策略
- 规划中：失败恢复与重试
Memory 与 RAG
- 规划中：短期记忆与上下文窗口
- 规划中：长期记忆存储
- 规划中：RAG 与 Agent 协同
- 规划中：上下文压缩与检索策略
Multi-Agent 与评测
- 规划中：多智能体协作模式
- 规划中：轨迹回放与观测
- 规划中：任务评测集设计
- 规划中：可靠性与成本基线
贡献者
更新日志
2026/3/15 04:00
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