智能体（AI Agent）技术让大语言模型能够自主规划、调用工具并完成复杂任务，是 AI 应用的重要发展方向。本章将结合实际场景，拆解 Agent 原子能力 → 工具/协议选型 → 协作编排 → 观测与调优 的全流程。
你将学习如何从零设计单体 Agent，再扩展到多 Agent 协作（A2A），并通过工具选择矩阵和流程模板高效搭起自动化流水线。章节还补充了本地调试与运维指南，覆盖提示追踪、记忆管理、故障诊断，以及在云原生环境中部署大规模 Agent 服务的最佳实践。
章节目录
概述
草稿
理解智能体的组成、生态与路径选择（自建 / 现成 / 伙伴），以及可靠性与多模态等基础能力。
核心原理
草稿
深入理解智能体（AI Agent）的基础原理、系统组成和执行流程，掌握认知循环架构与多模块协同机制，并提供构建第一个智能体的分步教程。
智能体架构与上下文工程
草稿
系统梳理智能体的分层架构与上下文工程方法，涵盖 Prompt、RAG、MCP 工具与多 Agent 协作的工程化实践。
快速构建智能体
草稿
用最小且可理解的代码，演示如何在 Python 中基于大型模型实现对话记忆、工具调用与执行循环，示例基于 Google Gemini。
LangGraph 多工具智能体
草稿
基于 LangGraph 和 LangChain 的有状态多工具智能体端到端教程（Python），包含设计、实现、并发、错误处理与示例代码。
多智能体协同
草稿
探索多智能体协同的深度指南，涵盖 LangGraph、AutoGen 与 CrewAI 的实践，助您掌握角色分工与任务管理。
AutoGen
草稿
介绍如何用 Microsoft AutoGen 构建多智能体（MAS, Multi-Agent System）AI 工作流，提升复杂任务的协作与可扩展性。
Agent Data Protocol
草稿
介绍 ADP（Agent Data Protocol）：统一智能体训练数据格式，将动作 - 观测轨迹标准化，简化微调流程、提高跨任务泛化与模型性能，支持开源生态。
智能体系统工程化
草稿
框架让智能体“能跑”，但系统工程让它“能用”。本文从系统工程视角重新思考智能体的可运行性、可复现性与可进化性。
数据库智能体
草稿
探索数据库智能体的概念、架构与应用，了解其如何通过自然语言交互提升数据查询与管理效率，如何从云原生向 AI 原生转型。
智能体网络
草稿
探索智能体网络如何通过 智能体重塑互联网，推动智能化交互与经济模式的变革。