60
Agent 编排模式:Planner-Executor、ReAct、Router、Graph
把多步系统做成工程:常见编排模式的适用场景、最小伪代码与落地检查清单。
61
记忆与上下文管理:长期记忆不是把所有东西都塞进去
把上下文做成工程:记忆分层、摘要策略、检索与引用,让 Skill/Agent 既准确又不失控。
62
框架选型对比:LangGraph / AutoGen / CrewAI 的生产化视角
别从“热度”选框架:用可观测、可测、可控、可维护四个维度评估 Agent 编排框架,并给出迁移与落地建议。
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RAG 作为 Skill 的一部分:检索、重排、引用与置信度
把 RAG 当成“技能模块”而不是独立系统:检索策略、chunking、rerank、引用与低置信度降级的工程化做法。
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企业多模型路由与降级:主备模型、策略、回滚与退出
上线不是“选一个最强模型”,而是“选主模型 + 备模型 + 路由与降级策略”,并且可回滚、可退出。