下午五点，CI 报了一条失败：test_order_total_rounding 预期得到 19.99，实际得到 20.00。你把任务交给编码 Agent，它很快读了测试、改了一个金额计算函数、又跑了一遍测试。结果第一条测试过了，另外两条折扣测试开始失败。
这时最常见的处理方式，是把报错继续塞回同一 ...
很多开发者在尝试理解一个 Coding Agent 时，往往会把注意力聚焦在漂亮的终端 ANSI 彩色渲染、自动滚动的加载动画或是几条花哨的快捷键上。
但如果只把 Pi 看作“终端里的聊天界面”，就会完全忽略它真正有价值的核心工程：一套既能作为独立 CLI 运行、又能无缝内嵌进大型 Node.js ...
把 Agent 的核心调度逻辑写成几行代码非常简单：
1234567# 简单的玩具代码：隐藏了所有的真实工程隐患while not is_done: response = call_llm(history) if response.tool_calls: execute_t ...
在探讨复杂的自主智能体架构时，我们很容易被多角色对话、规划图、记忆网络等概念裹挟。但如果剥去所有外层的花哨包装，Agent 的物理内核其实就是一个受控的循环语句。
大语言模型本身具备强大的代码推理能力，但它没有双手，碰不到现实世界——它既不能读取磁盘文件，也不能运行单测，更看不到标准错误输出（std ...
一、同一个问题，为什么会走出两条路早期版本里，我让模型自己决定分析流程。给它工具、给它目标，让它规划下一步，这听起来很像 Agent。
后来我把同一个问题问了两次。第一次，它先做产业诊断，再查政策。第二次，它先查政策，再回头补诊断。两份结论都不离谱，却不能放在一起比较：一份把问题归因到产业结构，另一 ...
让大语言模型一次性写出一篇结构完整、事实准确、语言流畅的万字技术文章或深度报告，现实中往往容易翻车：模型写到中途容易遗漏关键论点、上下文注意力分散，或者各段落风格割裂。一旦生成质量不合格，唯一的补救手段就是全盘重跑，不仅成本翻倍，而且很难定位到底是哪一段出了偏差。
工程上更靠谱的做法是 Prompt ...
本文是「LangGraph 核心与实战」系列专栏的第 5 篇。专栏总览参见：《LangGraph 核心架构全景：用状态图构建可控 Agent 工作流》。
在顺序图与基础条件分支中，节点的执行在时序上是完全串行的：步骤 A 跑完才启动步骤 B。然而在许多现实业务中，任务包含多个彼此没有数据依赖的独 ...
本文是「LangGraph 核心与实战」系列专栏的第 4 篇。专栏总览参见：《LangGraph 核心架构全景：用状态图构建可控 Agent 工作流》。
在顺序图中，所有节点都由固定的 add_edge 单向连接，每一步的去向在编写代码时就已被锁死。但在真实的智能体应用中，系统必须根据运行期的动 ...
本文是「LangGraph 核心与实战」系列专栏的第 3 篇。专栏总览参见：《LangGraph 核心架构全景：用状态图构建可控 Agent 工作流》。
顺序图（Sequential Graph）是 LangGraph 中结构最简单、但工程意义最基础的拓扑结构：节点按照确定的先后次序单向执行，没 ...
本文是「LangGraph 核心与实战」系列专栏的第 2 篇。专栏总览参见：《LangGraph 核心架构全景：用状态图构建可控 Agent 工作流》。
任何 LangGraph 应用在底层都由三个核心部件构成：状态（State）、节点（Node）与图（Graph）。
虽然很多入门示例只有十来行 ...
