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人工智能 #Agent Loop#AI Agent#Prompt Engineering#多 Agent#Guardrails#Memory

从 Prompt 到 Agent Loop：让 AI Agent 稳定工作的循环设计方法

Agent Loop 的重点不是写一段更长的 Prompt，而是设计目标、上下文、工具、记忆、反馈和停止条件组成的执行循环。这里系统讲清 Agent Loop 的核心结构、多 Agent 编排方式、治理层设计，以及实际落地时最容易踩的坑。

发布于 2026-06-16
人工智能 #AI Agent#LLM#上下文工程#工具调用#记忆系统#多 Agent#Agent 评测#可观测性

AI Agent 工程架构：从循环控制到上下文、工具、记忆与评测

AI Agent 的稳定性不只取决于模型能力，更取决于循环控制、上下文组织、工具设计、记忆系统、评测体系和安全边界。围绕这些工程要素，可以把 Agent 从一个会调用工具的聊天程序，建设成可验证、可追踪、可恢复的长期运行系统。

发布于 2026-04-28
软件工程 #Agentic Engineering#AI Agent#上下文工程#多 Agent#Claude Code#MCP#代码审查#知识管理

Agentic Engineering 落地指南：从上下文工程到多 Agent 研发体系

Agentic Engineering 不是简单让 AI 写代码，而是把上下文、知识、工具、质量门禁和团队协作工程化。围绕 AGENTS.md、context、Skill、Subagent、MCP 和多 Agent 代码审查，系统讲解一套可落地的 AI 研发体系如何搭建。

发布于 2026-03-30
人工智能 #AI Skill#Prompt Engineering#Claude#多 Agent#System Prompt#GitHub

四个 GitHub AI Skill 项目拆解：从压力提示到多 Agent 朝堂工作流

围绕 PUA、PUAClaw、noPua、edict 四个 GitHub 项目，拆解 AI Skill 如何通过系统提示、分类体系、正向方法论和多 Agent 流程影响大模型行为，并给出适用场景、风险和上手方式。

发布于 2026-03-26
人工智能 #OpenClaw#Agent Runtime#Gateway#Memory#Skills#多 Agent#上下文管理

OpenClaw Agent Runtime 架构拆解：Gateway、Memory、Skills 与多 Agent 协作

OpenClaw 不是简单的聊天机器人，而是一套围绕智能体构建的运行时网关系统。内容从一条消息的进入、路由、会话隔离、上下文组装、技能加载、记忆管理、工具调用到多 Agent 协作，完整拆解它的运行链路。

发布于 2026-03-16
人工智能 #AI Agent#多 Agent#OpenClaw#LLM#工作流#权限矩阵#可观测性

Edict：用三省六部模型构建带强制审核的多 Agent 系统

Edict 把唐代三省六部的分权制衡思想落到多 Agent 协作中，用中书规划、门下审核、尚书派发、六部执行的流程解决任务不可审计、质量缺少把关、Agent 越级通信等问题。

发布于 2026-02-25
人工智能 #多 Agent#Handoff#LangGraph#AutoGen#CrewAI#LLM

多 Agent 系统中的协作模式、Handoff 与稳定性设计

多 Agent 系统不是简单地把任务拆成多个步骤，而是用不同角色、工具、模型和上下文处理异构任务。内容覆盖 Supervisor、Swarm、Handoff、上下文迁移、状态同步、框架选型和稳定性设计。

发布于 2026-01-05