Agent 架构的核心不是提示词技巧,而是状态、控制流和评估器的设计。围绕 Reflection、Tool Use、ReAct、Planning、PEV、多 Agent、记忆、搜索、模拟和安全闸门等 17 种模式,系统拆解它们解决的问题、拓扑结构、适用场景和工程代价。
animal-island-ui 是一个参考《集合啦!动物森友会》视觉风格的 React UI 组件库,基于 TypeScript 和 Vite 构建。内容覆盖组件能力、视觉设计机制、适用场景、安装使用方式,以及非商业使用限制。
OpenClaw 将 Telegram、Discord、Slack 等渠道消息统一转换为内部消息对象,再经过路由、队列、上下文组装、ReAct 执行和工具调用生成回复。这里按端到端链路拆解它的分层架构、并发控制、记忆系统和安全边界。
AI Agent、传统编程和 Workflow 的核心差异不在于是否使用 AI,而在于谁负责决策。传统编程和 Workflow 依赖人提前设计流程,Agent 则让大模型根据目标、上下文和工具结果动态选择下一步动作。
Spring AI Alibaba 在框架层提供了 ReAct Agent、Graph 编排和 Multi-Agent 支持。围绕 ReAct、顺序/并行多智能体、Plan-Execute 三阶段架构,讲清 Java 项目中如何用它搭建可扩展的智能体系统。
多能力 Agent 如果把所有领域知识都塞进 System Prompt,会浪费上下文并降低可扩展性。AgentScope-Java 的 Skill 机制通过元数据、指令、资源三层加载,让 Agent 先知道可用能力,再按任务加载 SOP、参考文档和脚本。
OpenClaw 是一个本地优先的 AI Agent 运行时,把大语言模型、消息通道、本地文件、Shell、浏览器和长期记忆连接起来。内容拆解它的本地架构、ReAct 编排、分层记忆、System Prompt 组装方式,以及适合和不适合的使用场景。
Clawdbot/OpenClaw 的高 Token 消耗主要来自系统提示词、ReAct 多轮循环、工具结果回灌和反射重试。围绕这些成本来源,拆解计算模型、典型场景和缓存、工作流、上下文压缩、工具裁剪、模型路由等降本手段。
AI 租赁导购需要理解复杂需求、稳定调用商品搜索和知识检索等工具,并把工具结果组织成可信回答。围绕 One-Model + Tool-Use 架构、多阶段强化学习、差异化 GSPO 裁剪以及 MoE 训练推理优化,讲清一套可落地的训练与工程方案。