构建智能代理的三层架构:Loop、Graph与Harness
本文提出解决Agent重复读取数据和Token浪费的三层架构方案:Loop负责单元工作的收集-行动-验证闭环;Graph通过分发和并行管理复杂任务;Harness作为运行时环境提供工具和上下文隔离。文中提供了具体的代码实现思路和实战演示。
本文提出解决Agent重复读取数据和Token浪费的三层架构方案:Loop负责单元工作的收集-行动-验证闭环;Graph通过分发和并行管理复杂任务;Harness作为运行时环境提供工具和上下文隔离。文中提供了具体的代码实现思路和实战演示。
文章介绍了一个由多个专业 Agent 组成的图系统,用于自动化商业机会扫描、分析和验证。该系统通过并行处理和独立验证机制,解决了人工研究效率低的问题,仅在发现高质量机会时唤醒用户。
本课程教授如何构建 AI 智能体图,涵盖图的基本概念、关键模式(如菱形模式)、停止规则及人工审批环节。包含三个实战案例:深度研究台、SEO 内容生成器和市场推广套件,旨在提升业务效率并控制成本。