自媒体获客面临专业技能不足、创意枯竭和时间紧张三大痛点。AI智能体技术通过自动化流程，显著提升效率，降低获客成本。本文将详细讲解如何规划并搭建自媒体获客智能体系统，涵盖账号定位、内容规划、创作、拍摄剪辑与发布等环节，帮助企业及个人实现高效获客，轻松日更短视频，提升转化率。

Model Context Protocol (MCP) 赋能 LLM 代理，通过工具提升任务解决能力。优化工具需构建原型、评估性能，并与代理协作迭代改进。高质量工具应明确功能边界、返回有效上下文、优化响应效率，并精心设计工具描述。通过系统化评估，确保工具与代理协同进化，应对复杂任务。

React模式在多智能体协作中面临工具调用延迟、上下文膨胀等问题。改用XML标签流式解析工具调用，提升响应速度；压缩上下文引用关键信息，降低推理耗时；引入"万能agent"填补能力空缺；优化任务总结工具，生成完整报告；通过MCP服务监督执行轨迹，避免偏离规划。这些改进显著提升了复杂任务处理效率与用户体验。

小米围绕商品助手和汽车问答助手，基于RAG+LLM技术，构建了统一的垂直领域问答方案。通过轻量级大模型进行语义理解，结合RAG检索和API调用，实现商品参数查询、售后咨询及车辆状态查询等功能。技术方案包括AgentParser、AgentSkill、大模型生成及知识库模块，优化了意图理解和检索效果，解决了多源数据向量化及动态信号处理等落地难点。

本文分享了AI Agent技术在“智能播报助手”和“批量建任务”两大业务场景中的实践应用，强调AI Agent与传统工程系统的深度融合是实现业务提效的关键。通过具体案例，展示了如何利用Agent解决报表异常检测和任务批量处理问题，最终验证了Agent与工程结合的有效性，为技术方案的优化提供了新思路。

本文深入探讨了如何使用LangGraph构建多智能体系统，特别聚焦于DeepResearch项目中的监督者角色。通过上下文隔离和并行处理，系统能高效处理复杂查询，避免单一智能体的上下文冲突。监督者负责任务分配与进度评估，确保研究质量。文章还详细介绍了提示词设计、状态管理和多智能体架构，展示了如何从零搭建一个完整的DeepResearch系统。

AniME是一个导演驱动的多智能体框架，致力于自动化长篇动画生成。通过引入MCP机制，AniME能够实现任务分解和跨阶段一致性控制，确保角色、场景和叙事的连贯性。AniME的智能体协同工作，从文本故事到最终视频，全流程自动化生成动画。这一框架在风格一致性和角色身份保持方面表现出色，推动了生成式AI在动画制作中的应用。

本文介绍了如何使用LangGraph构建一个深度研究智能体，重点讲解了研究范围界定、研究流程和智能体构建。通过用户对话收集背景信息，生成研究简报，指导智能体进行开放式搜索和综合分析。智能体采用LLM决策、工具执行和研究压缩的循环模式，确保高效处理大量信息并生成高质量报告。

AI原生时代下，技术风险领域的智能体系统（DeRisk）通过多智能体协同、上下文工程和强化学习三大核心技术，逐步实现从基础智能到高阶智能的演进。系统架构涵盖知识引擎、工具资产和推理引擎，支持复杂任务的智能诊断与处理。实践案例包括深度告警分析和SQL风险诊断，展示了多智能体在技术风险领域的应用潜力。未来，AI原生技术将成为解决技术风险问题的关键。

探索AI Agent与工程系统的深度融合，通过“智能播报助手”和“批量建任务”两大场景实践，展现了AI技术在企业业务中的实际价值。AI Agent不仅简化了报表查看和任务创建的流程，还通过与MCP协议的结合，拓展了工具调用的能力边界，实现了高效、精准的业务提效。

本文分享了利用AI Agent实现Helm Chart自动化生成的实践，探讨了AI在分析、决策和执行中的角色。通过结构化工作流和多Agent协作，作者克服了初期“全自主决策”Agent的失败，最终实现了初级MVP，并强调了AI能力的边界和可控性的重要性。

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。