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原创（八）《那些年我们用过的Agent框架：LangChain、AutoGen、CrewAI | 主流框架横向对比 |》

摘要：本文围绕 LangChain/LangGraph、AutoGen（及 Microsoft Agent Framework）、CrewAI 三大主流 Agent 框架展开横向评测，从核心架构、易用性、多 Agent 协作、灵活性与生产稳定性等维度拆解各自优劣，并结合快速原型、复杂协作、深度定制、企业级生产、研究实验等典型场景给出选型建议，最后复盘四个高频踩坑点与规避方法。核心结论是：要快选 CrewAI；要灵活、要上生产选 LangChain + LangGraph；要对话式多 Agent 协作或微软生

2026-08-20 11:16:23 512

原创（七）做好一个Agent，先从看懂OpenAI的Function Calling开始 | Function Calling原理与作用 |

摘要：Function Calling 让大模型从 “只会生成文本” 升级为 “能够表达结构化行动意图”，是构建 Agent 的关键能力。本文从第一性原理出发，先讲透它的定义与本质 —— 模型只输出函数调用请求、真正执行仍在开发者侧，再完整拆解 “用户输入→模型决策→输出函数调用→执行函数→结果回传→模型生成最终回答” 的六步闭环；随后通过天气查询和多工具协作两个案例演示 Schema 定义、参数提取与上下文传递，并进一步探讨 JSON Schema 设计、并行调用、错误重试以及常见坑与最佳实践，最后展望

2026-08-13 18:12:01 551

原创 Agency-Agents 多智能体协作系统落地指南

多智能体协同系统：破解企业自动化孤岛困境传统单点自动化工具在应对跨部门复杂业务时效率低下，形成"自动化孤岛"。多智能体协同系统通过以下核心机制实现高效协作：任务分解与动态分配 Planner智能体将高层指令拆解为原子化子任务基于能力匹配度原则动态分配专业智能体跨部门流程编排总线控制器统一调度协作顺序和数据流转状态机/工作流引擎定义业务蓝图适配器模式封装异构系统接口协同执行架构通信总线实现消息路由黑板机制共享上下文标准化工具接口调用外部系统实际应用中，该系统可将原本耗时两周的跨部门协作

2026-08-13 18:02:18 519

原创（六）大模型API怎么选？从GPT、Claude到开源模型对比 | 主流大模型API特点与选型建议

《大模型API选型指南：五大场景避坑手册》摘要：针对开发者面对GPT-4o、Claude3.5、DeepSeek等大模型API的选择困境，本文提供了一套实用选型框架。通过六大维度对比分析（核心能力/上下文窗口/多模态/成本/延迟/合规），结合典型场景给出推荐方案：1）高精度Agent用GPT-4o+Claude3.5组合；2）长文档处理首选Claude3.5；3）内容创作选GPT-4o；4）高并发客服用GPT-4mini+DeepSeek；5）私有化部署选Qwen开源模型。特别提醒开发者警惕三大常见陷阱：

2026-08-08 15:11:42 527

原创（五）吴恩达、Anthropic都在提的“Agent循环”是什么？ | 理解Observe→Think→Act基本循环

本文从吴恩达与 Anthropic 共同强调的 Agent 循环出发，围绕 Observe→Think→Act 基本循环展开白话级拆解。文章先给出极简定义与类比，再逐一剖析观察、思考、行动三个阶段的技术要点和常见误区，通过联网问答、代码调试、多 Agent 协作三个实战场景演示循环运转全貌，并梳理 ReAct、Reflexion 等高级模式与 LangGraph、AutoGPT 的映射关系，最后提供循环完整性检查清单，帮读者一把抓住所有 Agent 行为的底层密码。

2026-08-02 16:14:33 421

原创 (四)Workflow和Agent的边界在哪？什么时候不该用Agent？ | 学会判断，避免过度设计 |

摘要： Agent与Workflow并非对立，而是适用场景不同的工具。本文通过智能客服、审批流程等翻车案例，提出四维判断框架：确定性（步骤是否可穷举）、容错成本（错误后果的严重性）、可解释性（审计需求）、反馈数据（是否有实时评估信号）。核心结论：Workflow适合高确定性、低容错、强监管场景（如退款审批），Agent适合开放路径、低风险任务（如竞品分析）。最佳实践是混合架构——Workflow串联流程，Agent仅处理模糊推理节点（如合同风险条款识别），并通过规则护栏约束其输出。文末附自测清单，助团队避免

2026-07-31 10:47:07 474

weixin_45939139的博客

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原创（五）吴恩达、Anthropic都在提的“Agent循环”是什么？ | 理解Observe→Think→Act基本循环

原创 (四)Workflow和Agent的边界在哪？什么时候不该用Agent？ | 学会判断，避免过度设计 |

原创（三）一个公式看懂Agent：Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具 | 用简单公式理解Agent构成 |

原创 (二)别急着写代码！先搞懂Agent的“大脑”长什么样 | Agent核心组件拆解：大模型、工具、记忆、规划？

原创（一）AI Agent爆火，它和Chatbot到底有什么区别？

空空如也

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