DAG 不是 Agent 编排的答案，它是 Agent 最简单的特例。无环图天生不能循环、反思、重试、恢复。LangGraph 的 StateGraph + Pregel 引擎 = Agent 的操作系统内核：调度、持久化、恢复三个原语 DAG 一个都没有。 1.为什么你的 Agent 跑着跑着就卡住了？ 去年我在一个项目里写了这样一个 Agent：让它调研一个 GitHub 仓库，读 READM ...
在前面的章节中，我们讲解了智能体的基础知识，并体验了主流框架带来的开发便利。从本章开始，我们将进入一个更具挑战也更有价值的阶段：从零开始，逐步构建一个智能体框架——HelloAgents。 为确保学习过程的连贯性与可复现性，HelloAgents 将以版本迭代的 ...
Harness Agent的核心只有两个字——控制，由于模型本身的不可控性，所以就间接导致智能体存在一个问题——在真实的应用场景中，智能体会变得不可信。 自2025年以来智能体技术发展的如火如荼，但在真实的业务场景中一个可控的智能体要远比一个功能强大的 ...
一个简单的agentic loop就是一个 while 循环，LLM 在其中决定做什么、执行工具、观察结果、再做决定。 这模式能用是可以用的不过有个最大的问题，就是费钱： 一个三 agent 查询要是用 agentic loop那么7 次 LLM 调用，4.2 秒，0.12 美元。如果用 orchestrator的话 2 次 LLM ...
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