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短期记忆2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在 Agent 系统中，短期记忆（Short-term Memory）主要用于保存当前任务或当前对话过程中产生的信息，使 Agent 能够在多轮交互中保持上下文一致性。与长期记忆不同，短期记忆通常只在一个会话周期内有效，一旦任务结束或会话关闭，这部分信息往往就会被清理或压缩。如果没有短期记忆机制，Agent 每次推理时只能看到当前输入的 Prompt，而无
为什么 Agent 需要 Memory2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在传统的大语言模型应用中，模型通常是无状态（Stateless）的。也就是说，每一次请求都是一次独立的推理过程，模型只能依赖当前输入的 Prompt 与上下文信息进行回答，而无法真正记住过去发生的事情。当对话结束或者上下文被截断时，模型之前获得的信息就会完全丢失。然而，当我们开始构建 AI Agent 系统时，这种无状态的能力就会迅速成为限制。Agent
Agent 记忆系统2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · > 正文为语雀 Lake 格式。使用 --download-images 可生成带本地图片路径的 Markdown。 {}
Skill vs Tool vs Function（深度解析）2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 问题背景在构建 AI Agent 系统时，Skill、Tool 和 Function 是三个几乎一定会遇到的概念。但在实际使用中，它们经常被混用，甚至被当成同一个东西来理解。这种混淆的根本原因在于，这三者都与“能力调用”相关，但它们处在系统中的不同抽象层级。如果没有清晰的分层认知，很容易在设计系统时出现结构混乱，例如：直接把 API 当作 Skill、或
MCP Server 设计2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在 MCP（Model Context Protocol）架构中，MCP Server 是整个系统的核心组件。如果说 MCP 定义了大模型访问外部资源的协议，那么 MCP Server 则负责具体实现这些能力，并向 AI Agent 提供统一接口。在一个完整的 AI Agent 系统中，大模型本身并不会直接访问数据库、文件系统或 API 服务，而是通过
MCP（ Model Context Protocol）2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着 AI Agent 技术的发展，系统中可调用的工具、数据资源以及外部服务越来越多。在简单的应用中，开发者可以通过手动配置 Tool 或 Function 来完成调用，但当系统规模不断扩大时，工具管理、资源访问以及上下文传递都会变得越来越复杂。例如，一个企业级 AI Agent 系统可能需要访问：企业内部数据库文档知识库搜索服务文件系统 API
Function Calling2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在 Tool Calling 机制中，大模型需要具备一个关键能力：能够以结构化的方式调用函数或工具。 Function Calling（函数调用）正是为了解决这一问题而提出的一种标准化技术，它允许语言模型在生成文本的同时，输出结构化的函数调用指令，从而驱动系统执行具体任务。简单来说，Function Calling 是 Tool Calling 的一种实现
Tool Calling2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在大模型应用的发展过程中，人们逐渐发现，仅依靠语言模型本身的推理能力，很难完成复杂的真实世界任务。例如查询数据库、访问搜索引擎、调用企业内部 API、执行代码、或者访问外部系统资源，这些能力都超出了语言模型原本的能力范围。因此，Tool Calling（工具调用）机制成为构建 AI Agent 的核心能力之一，它使得大模型不仅能够“思考”和“生成文本”，还
Tool Calling 与 MCP2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · > 正文为语雀 Lake 格式。使用 --download-images 可生成带本地图片路径的 Markdown。 {}
CrewAI2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着 Agent 技术不断发展，人们逐渐发现，单个 Agent 在处理复杂任务时往往存在能力边界。现实世界中的很多问题，例如商业分析、软件开发、科研写作或产品设计，都需要多种角色共同协作才能完成。如果让一个 Agent 同时承担所有任务，不仅会导致推理复杂度增加，也容易出现效率低下或逻辑混乱的问题。因此，在 Agent 系统设计中逐渐出现了一种新的思路：通
AutoGPT2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在 Agent 技术的发展过程中，一个重要的探索方向是：让 AI 能够自主完成复杂任务，而不是只对用户输入做一次性回应。传统的大语言模型通常是“被动式”的，用户输入问题，模型生成答案，然后交互结束。但在很多真实场景中，任务往往需要多轮推理、信息收集以及持续执行，这就需要一种能够自主规划任务流程的 Agent 系统。在这种背景下，AutoGPT 诞生。Au
LangGraph2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着 Agent 应用逐渐从简单问答系统演进为复杂的 AI 工作流，开发者开始发现传统的 Agent 框架在复杂流程控制、状态管理以及长时间任务执行方面存在明显限制。许多真实业务场景并不是简单的线性流程，而是包含条件分支、循环执行、状态更新以及多阶段推理。在这种情况下，仅依靠 Chain 或简单 Agent 结构往往难以构建稳定可靠的系统。为了解决这些
LangChain2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在当前的 Agent 工程实践中，直接调用大语言模型 API 已经很难满足复杂应用的需求。真实系统往往涉及多步骤推理、外部工具调用、数据检索、状态管理以及多轮对话控制，如果完全依靠开发者手动编排逻辑，系统复杂度会迅速上升。因此，Agent 开发通常需要借助专门的框架来完成流程组织与能力集成。在众多 Agent 开发框架中，LangChain 是最早被广泛
Agent 框架2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · > 正文为语雀 Lake 格式。使用 --download-images 可生成带本地图片路径的 Markdown。 {}
Harness2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · Agent圈爆火的 Harness，到底是什么？最近如果你在关注 AI Agent，一定会发现一个明显的趋势：大家讨论的重点，正在从模型能力转向系统能力。而在这个变化中，一个关键词开始频繁出现——Harness。很多人第一次听到这个词会有点懵，但其实它并不复杂。简单来说，Harness 并不是一个模型，也不是一个具体的工具，而是一整套让 Agent 稳定
Skills2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 什么是 Skill 在 AI Agent 系统中，Skill（技能）可以理解为对可复用能力的一种抽象封装。它描述的是 Agent 能够完成的一类具体任务，而不是某一次具体执行。换句话说，Skill 关注的是做什么，而不是怎么做。例如，查询天气、发送邮件、生成报告都可以被抽象为独立的 Skill。这些能力一旦被定义，就可以被不同的 Agent 重复使用，从而
Agent 推理模式2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在 AI Agent 系统中，大语言模型不仅需要理解用户输入，还需要决定如何一步一步完成任务。对于简单问题，模型可以直接生成答案，但在复杂任务中，往往需要多步推理、多次工具调用以及不断修正策略。因此，Agent 系统通常会设计特定的推理模式（Reasoning Pattern），以指导模型如何思考和执行任务。所谓 Agent 推理模式，本质上是一种任务
Function Calling2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在 AI Agent 系统中，工具调用是实现自动化任务执行的关键机制，而 Function Calling（函数调用）则是当前大模型平台中实现 Tool Use 最常见的一种方式。通过 Function Calling，大语言模型不仅能够理解用户需求，还可以按照预定义的结构生成函数调用请求，从而让系统自动执行对应的功能。简单来说，Function Cal
Tool Use2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在 AI Agent 系统中，大语言模型虽然具备强大的语言理解与推理能力，但它本身并不能直接访问数据库、调用业务接口或执行代码。如果没有外部能力的支持，模型的能力仍然局限于文本生成。因此，工具调用（Tool Use）成为 Agent 架构中最关键的能力之一。所谓 Tool Use，本质上是让大语言模型在推理过程中能够主动选择并调用外部工具，从而获取信息或执
Agent 架构2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在理解了 AI Agent 的基本概念之后，我们需要进一步了解 Agent 在系统层面是如何运行的。从工程实现角度来看，一个完整的 Agent 系统通常由大语言模型、工具系统、执行环境以及任务循环机制共同组成，其中大语言模型负责推理与决策，而工具系统则负责执行具体操作。在实际应用中，大多数 Agent 系统都会遵循一种类似的运行流程，即：先理解用户请求，