AI系统的架构演进从单体到多智能体，体现了对复杂性管理的深化。单体架构简洁但受限，流水线架构提升组织性，多智能体架构则通过并行处理和上下文隔离解决复杂任务。上下文工程在多智能体系统中至关重要，确保任务分解、并行执行和结果整合的高效性。多智能体并非初始选择，而是在单体架构遇到瓶颈时的自然演进，旨在解决大规模任务和上下文管理的挑战。

当前新闻信息繁杂，AI通过提示工程训练的Agent能有效辨别新闻真实性。以余杭事件为例，Agent通过思维链分析，判断新闻背后的动机和真实性。提示工程包括角色设定、核心指令、全局背景知识库、分析模型和输出格式，最终生成具备宏观背景和思维链分析能力的新闻分析Agent，效果显著。

Claude Code以其简洁高效的设计脱颖而出，通过单一主循环和小模型调用，降低了复杂性并提升了调试效率。其系统提示详尽，包含大量启发式示例和重要提醒，确保模型行为精准可控。Claude Code拒绝复杂的RAG搜索，采用LLM搜索代码库，减少了潜在故障点。工具设计兼顾低中高三个层次，灵活应对不同任务。通过显式待办清单，模型能够持续跟踪任务进展，避免上下文丢失。整体设计强调简单实用，展现了LLM代理的强大潜力。

基于LLM的智能简历匹配系统通过自然语言交互、智能信息提取、量化匹配算法和多层次筛选，提升招聘效率。系统结合向量检索与结构化信息匹配，实现硬性条件过滤和多维度评分，输出候选人评估结果。未来可拓展为全流程AI智能体，优化招聘决策与人机协同。

今天，我们将打造一个基于OpenAI函数调用的数据分析AI助手，能够快速处理自然语言查询并提供即时分析结果。通过GPT模型、函数库、数据层和通信接口的协同工作，AI能理解复杂业务问题并调用相应函数进行分析。您只需用日常语言提问，如“上季度某部门畅销品有哪些？”或“展示营销支出与销售额的相关性”，AI便能生成精确答案和直观图表。这一技术简化了数据分析流程，让决策更高效。

在内容创作的快节奏时代，GentWriter通过生成式AI和Google的Agent Development Kit（ADK），自动生成多平台社交媒体内容。GentWriter的核心功能包括SEO描述、Twitter帖子和LinkedIn帖子，利用多代理系统实现高效内容生成。GentWriter展示了ADK在创建专用AI代理方面的潜力，为开发者提供了一个快速、模块化的解决方案，简化了内容创作流程。

文章介绍了一种智能化的潜在客户生成系统架构，使用Agent Development Kit (ADK)构建。该系统通过根代理InteractiveLeadGenerator协调多个子代理，分解任务为模式发现和潜在客户生成两大流程。模式发现阶段通过并行执行的公司研究团队分析历史数据，识别成功模式；潜在客户生成阶段则利用这些模式寻找未来机会。系统通过状态管理和回调机制确保高效运作，提供了源代码和工具供开发者参考。

蚂蚁消金前端团队开发的“天工万象”是一款基于Multi-Agent架构的智能体平台，底层采用Langgraph实现，支持自我反思和自主规划工具使用。平台集成了网页开发专家、同业小qiu和全能小助手等智能体，分别处理中后台页面生成、同业数据分析和通用任务。通过ReAct范式，智能体能够动态决策和按需调用工具，解决了复杂任务中的突发噪声问题。平台还重构了上下文管理系统，支持跨机房记忆共享，提升了AI在业务场景中的应用效能。

大模型虽强，但仍存在知识更新滞后、无法执行任务等问题。通过函数调用和结构化输出，可以增强其能力。单个Agent通过工具函数已能处理多种任务，但上下文过长可能影响性能。MultiAgent通过Supervisor调度多个Agent，解决了上下文过长问题，但架构复杂，效率未必更高。未来，随着LLM的进化，MultiAgent可能只是过渡方案。

OxyGent框架支持开发者灵活组合智能体系统，具备极致可扩展性和全链路决策追溯能力。通过20行代码即可快速启动智能体，覆盖环境安装、模型注册、MCP工具集成、智能体调试、多智能体协作及分布式部署等全流程。框架支持多种工具调用方式，提供数据持久化、并发控制及多环境配置部署功能，助力高效实现智能体应用。

Tomoro是一款结合大数据、表格与AI的数据分析工具，旨在通过熟悉的表格操作与AI驱动的数据分析工作台，实现零门槛的大数据自助分析。Lumos作为Tomoro中的数据智能体，采用多智能体架构，解决复杂场景下的专业问题，并通过技术优化提升用户体验。本文深入探讨了Lumos的技术思路与实践，探索AI分析的更多可能。

AI代理的核心公式是LLM+记忆+规划+工具使用，工具是其关键。ADK为Java开发者提供内置工具如Google搜索、Python代码执行和文件存储服务，支持定制工具和长时任务处理。通过工具调用，AI代理能执行复杂任务，如生成代码、分析图像和管理流程。此外，代理本身也可作为工具，多代理系统更高效。MCP工具进一步扩展了代理的能力，使其能远程调用服务。

在当前Agentic AI技术快速发展的背景下，构建可靠、高效的AI Agent应用关键在于提示词工程、工作流设计和知识库构建。提示词分为系统提示词和用户提示词，优化提示词可提升AI表现；工作流设计建议使用DSL描述，避免自然语言的不精确；知识库则需结合RAG技术，利用向量数据库和关系型数据库提高信息检索精度。AI项目应快速验证，不断迭代。

智能体（Agent）是能感知环境、决策并行动的系统，核心模块包括感知、记忆、规划和行动。大语言模型（LLM）是其"大脑"，通过数据驱动学习。记忆分短期（依赖上下文token）和长期（借助RAG等技术），行动需结合外部工具。规划模式有ReAct（逐步推理执行）和Plan-and-Solve（先拆解再执行）。Agent适用于需动态决策的场景，而固定流程选Workflow。评估和成本分析对优化至关重要。

本文探讨了Agent与RAG系统的设计理念，强调工程实践中的反馈循环、因果性和可观察性。通过共享事件总线、严格的ReACT流程和树形级联视图，系统能够清晰自解释、稳定运行并支持透明审查。代码示例展示了实时事件流和因果关系，倡导先实现基础功能，再优化高级特性，确保系统可靠且易于实现。

Open Deep Research是一个基于LangGraph的开源深度研究Agent，采用监督者-研究员模式，核心框架包括LangGraph、LangChain和asyncio。项目通过多层状态管理和有向状态图实现复杂研究流程，支持多模型和并发研究。状态管理采用override_reducer机制，确保状态一致性和灵活性。监督者负责策略规划和任务分发，研究员执行具体任务，显著提升研究效率。项目还实现了内容去重、Token管理和错误处理机制，确保研究质量和性能优化。