深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践
李博杰新书《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》开源,涵盖从0到1构建生产级AI Agent的原理与代码,包括RAG、工具调用、多Agent协作等实战内容。
李博杰新书《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》开源,涵盖从0到1构建生产级AI Agent的原理与代码,包括RAG、工具调用、多Agent协作等实战内容。
本文深入解析了Claude Code的“harness”架构,解释了为何简单的模型调用不足以构建可靠的代码代理。作者通过CrewAI框架逐步重建了包括核心循环、工具管理、规划机制在内的关键组件,揭示了通过工程化手段弥补模型差距的方法。
本文提供了 2026 年成为 AI 工程师的 12 个月路线图。作者区分了模型研究员与 AI 工程师,强调后者更看重实战能力而非高学历。路线图涵盖 Python 基础、大模型 API 调用、RAG 系统构建、Agent 开发以及 MLOps 评估与部署。通过完成三个核心项目(RAG 应用、多 Agent 系统、带监控的上线系统),建立能胜任工作的作品集,即使没有 CS 学位也能入行。
文章深入浅出地讲解了 AI Agent 记忆系统的工作原理,从基础的单会话与多会话记忆保持切入,引出 Google 提出的情景、语义与程序性记忆三分法。通过对比 OpenClaw 的实现方式与存在的问题,重点剖析了企业级方案 EverOS 的架构。EverOS 将记忆细分为六大类,并通过语义巩固、主动上下文重建等技术优化记忆的抽取、更新与检索。文章还包含 EverOS 的 API 调用示例及 20 个真实落地场景,为开发者提供了 Agent 记忆系统的全景指南。