Ai-agents

本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第六篇。AI Agent 的真正挑战在于“如何持续变好”。本文深入探讨反馈管道、实验验证与持续学习三大支柱，构建从生产洞察到能力进化的闭环体系。

本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第五篇。AI Agent 的生产监控不同于传统软件，需要同时覆盖基础设施信号与语义行为信号。本文提供从 OTel 技术栈选择到漂移检测、安全发布的完整实战指南。

本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第四篇。AI Agent 的质量不等于“回答写得好”，而取决于它在真实环境里是否能稳定完成任务。本文提供从离线评估到生产监控的全链路落地指南，帮助工程团队把“看起来更聪明”的改动，变成“可证明更可靠”的改动。

本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第三篇。从经典的顺序流水线到 2026 年前沿的联邦协作与 A2A 协议，深入解析多智能体系统（MAS）的四大核心维度：任务流转、质量控制、通信架构与标准化协议。

本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第二篇。继上一篇剖析智能体核心类型后，本篇深入探讨智能体能力的延伸——工具选择（Tool Selection）。从基础的 Prompt 工程到 2026 年主流的 Tool RAG 与 MCP 生态，为您揭示如何构建支持万级工具规模的高效 Agent 系统。

本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第一篇。我们基于 Michael Albada 的系统化理论，深入解析 2026 年典型的 AI 智能体类型（从反射型到深度研究型），为您呈现智能体从单体应用向认知生态演进的全景图。

本文详细介绍了如何构建一个具备深度思考和安全执行能力的智能体系统。通过整合 LangChain 的推理能力、Claude Skills 的动态技能机制以及 Daytona Sandbox 的安全执行环境，实现了从任务规划到代码执行的完整闭环。