本文是「Agent 基础与工程」系列专栏的第 13 篇。专栏总览参见：《Agent 基础认知与工程架构全景》。
在早期的大模型应用中，开发者习惯将大量精力投入在“如何写出一段完美的 Prompt”上。但在复杂、长周期的 Agent 系统中，静态提示词能解决的问题非常有限。同一个大模型，在面对同一 ...
本文是「Agent 基础与工程」系列专栏的第 12 篇。专栏总览参见：《Agent 基础认知与工程架构全景》。
在所有的智能体落地场景中，Coding Agent（代码智能体，如 Claude Code、Cursor、Windsurf 等）是商业化渗透最快、任务闭环最为稳固的形态。
这并不是偶然 ...
本文是「Agent 基础与工程」系列专栏的第 11 篇。专栏总览参见：《Agent 基础认知与工程架构全景》。
在 Agent 原型验证阶段，开发团队常依赖“挑几个用例手工提问，看着回答像那么回事”来评估系统。然而，一旦进入团队协同或上线迭代，这种凭感觉测试的方式会立即失效：
微调了 Syst ...
本文是「Agent 基础与工程」系列专栏的第 10 篇。专栏总览参见：《Agent 基础认知与工程架构全景》。
在单次调用场景中，开发者往往将精力放在 Prompt 的遣词造句与工具参数的 Schema 定义上。但在长程多步 Agent 系统中，绝大多数严重的线上故障并不源于单次模型调用的语法错 ...
本文是「Agent 基础与工程」系列专栏的第 9 篇。专栏总览参见：《Agent 基础认知与工程架构全景》。
在本地编写一个 while True 的 Agent 循环通常只需要几十行代码：组装提示词、发起模型调用、解析工具、执行并打印输出。然而，当把这一套逻辑部署至企业生产环境时，系统会直接暴 ...
本文是「Agent 基础与工程」系列专栏的第 8 篇。专栏总览参见：《Agent 基础认知与工程架构全景》。
在智能体开发领域，多智能体（Multi-Agent System）常被设计成充满戏剧色彩的“虚拟公司”：Prompt 赋予不同模型“产品经理”、“架构师”、“程序员”、“测试工程师”等拟 ...
本文是「Agent 基础与工程」系列专栏的第 7 篇。专栏总览参见：《Agent 基础认知与工程架构全景》。
在构建较复杂的 Agent 系统时，Planning（任务规划）、Reflection（自省反思）与 RAG（检索增强生成）常被打包作为“高级智能体”的标准配置。然而，如果在系统设计初期 ...
本文是「Agent 基础与工程」系列专栏的第 6 篇。专栏总览参见：《Agent 基础认知与工程架构全景》。
在很多关于智能体的讨论中，“上下文”、“状态”、“短期记忆”、“长期记忆”与“知识检索”常被混为一谈。不少开发者将模型的单次推理输入直接等同于“记忆”，或者在系统多轮运行后，仅靠简单截断 ...
本文是「Agent 基础与工程」系列专栏的第 5 篇。专栏总览参见：《Agent 基础认知与工程架构全景》。
大模型 API 建立在无状态的 HTTP 请求-响应模型之上。单次推理调用结束后，服务端不会维持客户端的会话指针。所谓的 Agent 外部行动能力，并不是大语言模型自己在服务器上执行代码 ...
本文是「Agent 基础与工程」系列专栏的第 4 篇。专栏总览参见：《Agent 基础认知与工程架构全景》。
很多 Agent 项目在本地简单场景下表现良好，一旦接入实际复杂业务或面对长链路任务，容易出现运行卡死、在相同错误上反复打转、或者在无法完成时假装成功的现象。
这类问题通常不是因为底座 ...
