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。

AI Agent在使用MCP协议时面临服务选择复杂、Token消耗高及安全隐患等问题。Nacos社区推出Nacos MCP Router，通过智能路由和代理模式简化服务配置，优化Token使用，并提升安全性。Router支持协议转换，结合容器化部署，提供隔离运行环境，有效解决当前挑战，推动MCP生态发展。

AI应用正从工具向智能伙伴进化，AI Agent与LLM的双引擎模式赋予其思考与执行能力。MCP服务将企业IT资产转化为AI可调用的标准化能力。构建AI应用有全新开发与存量改造两种路径，AI网关、MSE Nacos和函数计算FC在架构中发挥关键作用，提供统一管理、高效运行和安全保障，助力企业AI转型。

电商平台的资金安全面临严峻挑战，传统资损防控体系效率低下且覆盖不全。基于智能体的新型防控范式，通过多智能体协同，实现了从需求分析到实时监控的全链路主动防护。智能体前置风险识别，自动生成防控措施，并构建资损知识图谱，显著提升了风险防控的精准性和效率，为电商平台的资金安全保驾护航。

AI编码实践展示了如何通过工具如通义灵码和模型如Qwen-Max、Claude-4-Sonnet，从接口定义到业务逻辑层，实现高效开发。文章详细拆解了工程结构、应用层、数据层和业务逻辑层的生成过程，并探讨了AI在编码中的实际应用与挑战，强调技术方案和Prompt设计的重要性，展望AI在编程中的未来潜力。

AI智能体系统的上下文工程是关键，通过KV缓存提升效率，避免动态增减工具，利用文件系统作为持久化内存，通过recitation机制引导注意力，保留错误信息以优化模型行为，避免少样本提示导致的模式固化，确保代理系统的稳定性和扩展性。

Finch是优步开发的AI助手，集成于Slack，通过自然语言查询实时获取财务数据。它结合生成式AI、RAG和自查询代理，简化数据检索流程，提升效率。Finch具备上下文理解、自动SQL生成、权限控制等功能，支持数据导出至Google Sheets。其架构模块化，依赖OpenSearch索引和LangChain Langgraph，确保高精度和实时反馈。Finch优化了财务团队的数据访问体验，助力快速决策。

AI Agent的发展基于第一性原理，从基础认知到复杂协作逐步进化。图像识别借鉴人类视觉分层机制，推动深度学习突破。Agent协作经历手艺人、工作室、流水线等阶段，最终形成现代企业级智能协作网络。未来Agent将更自主、多模态、少指令，通过数据共享实现自我进化，在医疗等高价值领域潜力巨大。技术爆发往往非线性，各阶段协作形态都有其存在价值。