Agent
2026
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- A2A（Agent-to-Agent）协议详解：实际应用、落地场景与实战代码
- Agent 上下文工程：四种主流框架的处理策略对比（LangChain、AgentScope、Claude Agent SDK、OpenAI Agents SDK） Agent + RAG 如何处理多轮对话中的上下文识别与记忆？原理、架构与实战
- Agent 框架选型对比：AgentScope、Claude Agent SDK、OpenAI Agents SDK、LangChain，从架构选型和长期演进视角
- RAG 完整详细流程（检索增强生成）：原理、架构与实战
- MCP 和 Skills 有什么区别？分别适用于什么场景？ 什么是 AI Agent 中的 Skills？它有什么用？
- Claude Agent SDK 架构实践：从 Skill 到 MCP，构建多 Agent 协同系统 如何设计和管理 AI Agent 的 Skills 体系？在实际项目中有哪些挑战？
- 什么是 AI Agent？它和直接调用大模型 API 有什么区别？
- AI Agent 的核心组件有哪些？感知、决策、执行、记忆各自的作用是什么？
- 什么是 Agent 的上下文窗口？为什么它是 Agent 工程中最核心的约束？
- AI Agent 如何处理工具调用返回超大结果的问题？有哪些实用的解决方案？
- 什么是 Agent Loop（智能体循环）？一个典型的 Agent Loop 包含哪些步骤？
- ReAct 推理范式是什么？它如何让 Agent 更可靠地完成任务？
- 什么是 Reflexion？它和 ReAct 有什么区别？如何提升 Agent 的自我纠错能力？
- 什么是 A2A 协议？它和 MCP 协议有什么区别？
- A2A 协议中的 Agent Card 是什么？它在多 Agent 发现和协作中起什么作用？
- 当对话历史超出上下文窗口时，有哪些上下文压缩策略？各自的优缺点是什么？
- MCP 协议和 A2A 协议如何协同工作？请设计一个同时使用两者的多 Agent 系统架构
- 在生产环境中，如何保证 Agent 系统的安全性？需要防范哪些风险？
- 多 Agent 协作有哪些常见的编排模式？各自适合什么场景？
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