构建高效智能体
这篇文章探讨了如何构建高效的AI智能体系统。作者将智能体分为工作流（预定义路径）和智能体（LLM动态引导）两类，介绍了五种核心模式：提示词链、路由、并行化、编排器-工作者、评估器-优化器。文章强调应从简单方案起步，在必要时增加复杂性，并建议在沙盒环境充分测试、优化工具定义和提示词。客户支持和编码任务是智能体的理想应用场景。
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不要再构建多Agent了
在 AI Agent 开发领域，上下文工程 (Context Engineering) 正成为构建可靠长时运行 Agent 的核心方法论。本文由 Cognition 团队撰写，提出了两个关键原则：共享完整的 Agent轨迹而非单条消息，以及识别行动中的隐式决策以避免冲突。文章深入分析了为何 OpenAI Swarm、Microsoft AutoGen 等多 Agent 架构存在固有缺陷——上下文分散导致子 Agent产生相互矛盾的输出。作者推荐采用单线程线性 Agent 架构，并介绍了使用 LLM 压缩对话历史来处理超长上下文的进阶方案。文中还以 Claude Code 子 Agent 设计和 Edit Apply 模型演进为例，展示了这些原则在生产环境中的实际应用。对于希望构建企业级 AI Agent 的开发者而言，这是一份不可多得的架构设计指南。