文章·Agent·2026年7月28日·阿新聊aiMulti Agent 架构TL;DR: Multi Agent 解决的是"复杂任务中不同能力、上下文、责任混在一个 Agent 里会失控"。2025 年的共识：能用 Workflow 就不上 Agent，能用单 Agent 就不上 Multi Agent。多 Ag…AgentMulti-Agent架构
文章·Agent·2026年7月28日·阿新聊aiAgent 安全与失败模式TL;DR: Agent 安全的核心不是让模型永远不犯错，而是让错误被限制、被发现、被记录、可恢复。2025 年 OWASP 发布了 Agent 专用安全清单（ASI Top 10），对 78 项研究的元分析显示现有 Prompt Inj…Agent安全失败模式
文章·Agent·2026年7月28日·阿新聊aiWorkflow 基础TL;DR: Workflow 把复杂任务拆成可执行、可检查、可复用的步骤。2025 年 Anthropic 定义了五种 Workflow 模式（Prompt Chaining、Routing、Parallelization、Orches…AgentWorkflow基础
文章·Agent·2026年7月28日·阿新聊aiTool Calling 深入TL;DR: Tool Calling 把模型的语言推理能力连接到外部系统的确定性能力。2025 年的关键变化是 MCP（Model Context Protocol）把工具调用从"硬编码"转向"动态发现"。工具设计的关键是 Schema…AgentTool Calling
文章·Agent·2026年7月28日·阿新聊aiAgent 基础认知TL;DR: Agent 是围绕目标自主运行的 AI 执行系统。2025 年行业共识已从"一切皆 Agent"转向"能简单就简单"——先试 Workflow，只有当路径确实无法提前确定时才上 Agent。理解 Agent 的关键是七个核心…Agent基础认知
文章·Agent·2026年7月28日·阿新聊aiAI 应用开发全景地图理解 AI 应用开发，第一步不是急着写 Prompt，也不是先选框架，而是先建立一张足够完整的认知地图。只有先看清系统由哪些部分组成、不同架构各自解决什么问题，后面的建模、调用、编排、检索、评估和交付才不会变成零散拼凑。AgentAI 应用全景地图
文章·Agent·2026年7月28日·阿新聊aiPlan and Solve：先规划再执行Plan and Solve 出自论文 Plan and Solve Prompting（Wang et al., ACL 2023），核心思路是"先想清楚全局，再按计划执行"。相比 ReAct 的"边想边做"，Plan and Solv…AgentPlan and Solve规划
文章·Agent·2026年7月28日·阿新聊aiReAct：推理与行动的循环ReAct（Reasoning + Acting）是最经典的智能体设计模式，出自 2022 年的论文 ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models（ICLR 2023…AgentReAct推理行动循环
文章·Agent·2026年7月28日·阿新聊ai接入外部世界——工具、MCP 与知识检索Agent 不能只在模型内部打转。要解决真实问题，它必须能够观察、检索、操作外部系统。这就是工具使用、MCP 和 RAG 的共同命题。AgentRAGMCP
文章·Agent·2026年7月28日·阿新聊ai工作流骨架：提示链、路由、并行与规划当你第一次让 LLM 做复杂任务时，通常会经历这样的过程：写一个精心设计的提示词，满怀期待地运行，得到一个还凑合的结果，然后发现要么有错误，要么不够深入，要么完全跑题。于是你加大提示词，加入更多约束和示例，模型变好了，但仍然不够稳定。Agent工作流提示链