Agent

系统梳理 Loop Engineering（循环工程）的概念起源、演进脉络、核心架构、典型 Loop 模式、失败护栏、应用场景与未来走向，帮助读者从工程视角理解如何让智能体真正自主运转。

全面解析AI Agent架构原理，从用户提问到任务完成的完整闭环，涵盖执行循环(ReAct)、工具调用(Function Calling)、知识库接入(RAG)、记忆系统等核心模块，并深入探讨工程落地实践与最佳实践。

围绕「Agent = LLM + 上下文 + 工具」核心公式，系统解析AI Agent设计原理与工程实践，涵盖上下文工程、记忆系统、工具调用、Coding Agent、多模态交互与多Agent协作等10大领域，配套28个可运行项目源码开源。

面向QwenPaw Agent长会话上下文腐蚀问题，介绍PawGit会话状态版本管理插件，涵盖Snapshot快照、Timeline时间线、Rewind回滚、GC清理、Memory Rewind记忆回滚与Reset重置，通过影子Git仓库为Agent提供可恢复的第三种选择。

深度解析QwenPaw 2.0 Driver层设计，将MCP/A2A/ACP等异构外部协议抽象为统一的、协议无关的资源模型，实现Agent系统对外部能力的可声明、可调用、可治理，覆盖Card与Handler分离架构、ABAC访问策略、凭证四层解耦与端到端调用流程。

基于QwenPaw 2.0源码，深度解析从god method到OS式分层架构的升级历程，涵盖8阶段hook编排引擎、AgentMode行为包、拓扑排序HookRegistry、@api_action三路自动生成与全链路实战，Runtime零侵入扩展的架构升级指南。

基于OpenAI、Anthropic、Google DeepMind三大实验室最新研究，系统拆解Single-Agent与Multi-Agent六种设计模式，从ReAct到Supervisor，覆盖2026年开源项目全景与生产用例决策框架，给出精确架构匹配的实战指南。

截至 2026 年 7 月，DeepSeek V4、GLM-5.2、LLaMA 4 已构成开源大模型领域三大代表性架构。DeepSeek V4（1.6T 总参 / 49B 激活）以 CSA+HCA 混合注意力 将百万 token 上下文的单 token FLOPs 压至 V3.2 的 27%、KV

基于Apache Flink Agents 0.3官方文档，系统讲解Flink Agents的设计原理、核心架构（事件驱动编排模型）与关键概念（Action、Event、Chat Model、Tool、Memory、Skills），涵盖Workflow Agent与ReAct Agent两种范式、Flink DataStream/Table API集成实战，从环境搭建到生产部署的完整学习教程。

AutoGPT 精通教程，覆盖 AutoGPT Platform（可视化 Block Workflow 搭建）与 AutoGPT Classic（命令行 Agent + Forge 开发套件），详解项目架构、Block 体系、Workflow 引擎、Agent 执行逻辑、多模型支持与生产部署。