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。

AI Agent的存储需求聚焦Memory和Knowledge两大核心，阿里云Tablestore推出轻量化框架tablestore-for-agent-memory，支持实时记忆存储与语义检索。该方案已落地通义App、1688商品搜索等场景，具备高性能、低成本优势，未来将拓展多模态与用户行为分析能力。框架开源且提供标准化接口，助力开发者快速构建AI应用。

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。

Agent正引领AI领域的新浪潮，但构建一个稳定实用的Agent并非易事。Laurie Voss提出，真正的Agent应具备半自主性和工具使用能力，擅长处理非结构化数据，并通过信息压缩解决实际问题。RAG技术为Agent提供数据支持，而Agent则能提升RAG的准确性与效率。五大设计模式——链式调用、路由、并行化、调度器-工作单元和评估-优化，为构建高效Agent提供了系统化思路。未来，Agent的应用将超越聊天界面，深度集成到各类软件系统中。

Anthropic梳理了主流Agent设计模式，强调简单解决方案的重要性。Workflow和Agents各有优势，Workflow易上手、成本低，Agents适合复杂任务。常见模式包括增强LLM、链式调用、路由、并行化、编排器-Worker、评估-优化和Agents。这些模式可组合使用，适应不同场景。

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。

Agent设计模式多样，核心思路却不多。ReAct强调边想边做，闭环控制适应环境；Plan-and-Execute先规划后执行，高效但缺乏灵活性；ReWoo并行执行，提升效率；Reflexion通过反思迭代优化，具备学习能力；ReflAct每一步反思目标对齐，减少Token消耗。不同模式各有优劣，实际应用中需灵活选择。

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。