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前端 #Agent#Markdown#MCP#A2UI#JSON Schema#Tool Calling#流式渲染

Agent 对话中卡片式 UI 的协议设计

卡片式对话不是把组件塞进聊天框，而是涉及模型输出、Markdown 流式解析、实时数据获取、跨端渲染和事件通信的一整套协议设计。这里系统讲解代码块扩展、占位符、自定义标签、增量 Patch、Tool 驱动以及四层统一协议的落地方式。

发布于 2026-04-17
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#WebSocket#Agentic Loop#Tool Calling#Cron#SubAgent#上下文管理

OpenClaw 架构拆解：Gateway、推理循环、工具系统与 SubAgent

OpenClaw 是一个本地优先、多端联动的个人 AI 助手系统。围绕 Gateway 控制平面，系统把聊天渠道、设备节点、工具调用、定时任务、上下文压缩和 SubAgent 协作组织成一套完整的 Agent 运行架构。

发布于 2026-03-19
人工智能 #AI Agent#Workflow#ReAct#Tool Calling#Prompt工程#传统编程

AI Agent、传统编程与 Workflow 的本质区别：决策权在哪里

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。

发布于 2026-02-25
人工智能 #AgentScope-Java#Agent#SKILL#渐进式披露#Tool Calling#RAG#ReAct

AgentScope-Java Skill 渐进式披露机制：让多能力 Agent 按需加载上下文

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。

发布于 2026-02-04
人工智能 #LangGraph#Claude Code#ReAct Agent#SubAgent#Human-in-the-loop#Context Engineering#Tool Calling

用 LangGraph 搭建 Claude Code 风格的代码智能体：ReAct、SubAgent、Todo 与上下文压缩

围绕 Claude Code 风格的代码智能体，讲清如何用 LangGraph 从基础 ReAct Agent 扩展出人工确认、检查点恢复、SubAgent、Todo 任务跟踪、上下文压缩和实时中断恢复能力。

发布于 2025-09-23
人工智能 #Prompt Engineering#System Prompt#大语言模型#AI Agent#Tool Calling#安全策略

从主流 AI 助手系统提示词看 Prompt 工程的 5 个设计模式

系统提示词决定了 AI 助手的角色、边界、工具调用方式和安全约束。围绕公开收集的 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 等系统提示词样本，拆解模块化结构、边界控制、动态工具调用、人格配置和安全机制的设计方法。

发布于 2025-09-12
人工智能 #多智能体#ReAct#Tool Calling#MCP#上下文工程#大模型应用

多智能体 ReAct 自主规划的五个工程优化策略

多智能体 ReAct 自主规划能让主智能体拆解任务并调度工具或子智能体，但生产环境容易遇到工具调用等待长、上下文膨胀、中间产物缺失、结束回答敷衍和规划跑偏等问题。这里围绕五个工程策略讲清问题成因、系统设计和落地实现。

发布于 2025-09-09