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。

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。

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。

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。

深度研究智能体框架百花齐放，开源与商业化产品各具特色。开源方案如DeerFlow、OpenDeepResearch等，有的分层多智能体模块化，有的追求极简代码，有的主打多阶段自反思与人机协作。商业化产品如ChatGPT、Gemini等则在交互体验、报告输出、搜索能力和质量控制等方面各有所长。深度研究智能体正朝着更高自动化、结构化和可控性方向演进，不同框架适合不同场景和需求。

2025年，浏览器正从“看客”进化成“智能助手”。Web-Agent技术革命推动互联网交互模式从“搜索-点击”转向“对话-执行”。四大产品各具特色：ChatGPT Agent技术全能，Fellou高效低价，Comet强搜索，Dia极简体验。AI原生架构深度集成，实现流程自动化与任务委托，大幅提升效率，重塑数字化生活。未来，多模态融合与垂直化发展将引领浏览器新变革。

智能体（Agent）与工作流（Workflow）是AI系统中的两大范式。工作流适用于简单任务，高效且稳定；而智能体则具备自主规划能力，适合复杂场景，灵活应对变化。构建高可靠智能体系统需动态管理与静态工作流的融合，确保LLM在工具调用链中保持合适上下文。MCP和A2A协议提升了AI系统的集成与协作效率，推动智能体在现实生活中的广泛应用。

Multi-Agent与单一Agent之争，本质是上下文管理问题。Langchain提出写入、选择、压缩、隔离四大策略，Lossfunk则强调任务拆分、长上下文和逐步验证。Manus建议利用文件系统、控制注意力和保留错误记录。上下文工程胜于微调，灵活高效，是AI智能体优化的核心。

大模型开发逐渐转向专有AI工具，提升生产力是关键。团队通过RAG、流程编排等技术，开发了智能助手和问答平台。近期采用React框架，实现智能体自主规划和工具调用，优化了决策和上下文管理。未来将探索多智能体协作和上下文动态压缩，进一步提升系统效率和响应质量。

AI智能体构建需避免过度复杂化，优先采用简单方案。生产环境中，应逐步增加功能，强化安全防护和评估机制。自主智能体与受限系统结合使用，明确能力边界。关键监控指标和人工介入机制不可或缺，确保系统稳定可靠。实施时，从基础功能开始，持续优化评估体系，提升系统整体表现。

大模型技术推动AI Agent系统发展，关键在于工作流设计模式。反思型模式如基础反思、Reflexion、LATS和自我发现，强调迭代优化；规划型模式如ReAct、Plan & Solve、REWOO、LLM Compiler和Storm，注重步骤拆解与执行。不同任务适用不同模式，混合使用可打造更强大的AI Agent。