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如果你已经用过 Agent，可能会有一种很真实的感觉：

好像是会用了，但真让我讲清楚 Agent 是怎么跑起来的，又有点说不明白。

比如：

• Agent 为什么能一边“想”，一边“用工具”？
• Function Call 到底是谁在调用？模型？还是我们？
• LangChain / LangGraph 里那些节点、Memory，看起来很高级，本质在干嘛？

很多时候，我们是跟着框架把 Agent 跑通了。
可一旦遇到下面这些情况，就会开始有点卡：

• 想自己手写一个简单 Agent
• 想排查 Agent 为什么卡住、不动了
• 或者想做点框架里没有的定制逻辑

这时候你大概率会觉得：Agent 有点像黑盒。

但其实，Agent 真没那么复杂。

如果你愿意把框架先放一边，只看最底层的 API，就会发现：
Agent 本质上，就是几个很普通的东西，被我们拼在了一起。

这篇文章想做的事情也很简单：

不用任何 Agent 框架，只用基础API + Java，一步一步把 Agent 是怎么工作的“摊开来看”。

不追求花哨，只追求你看完之后能说一句：“哦，原来 Agent 是这么回事。”

那我们直接开始。

过去两年，大模型能力的提升有目共睹。
对话越来越自然，推理能力不断增强，看起来几乎“无所不能”。

但在真实的工程实践中，很多人都有类似的感受：
Demo 很惊艳，真正落地却并不轻松。

问题往往不在模型能力本身，而在于：
我们仍然在用早期的工程抽象，承载已经高度复杂的 AI 能力。

本文尝试从工程视角，回顾 AI 应用从「对话」到「Skills」的演进路径。

曾经编写的费用分摊的小程序，如今已焕新升级。我为其接入了AI能力，打造出一个能理解指令、预测操作的智能助手。程序的核心代码由Claude Code协助编写。

现在，通过简单的自然语言就能与它对话。更棒的是，它能预判我的下一步操作，并提前给出提示。预测准确时，只需一键确认即可，让操作效率倍增。

体验地址：https://zhengw-tech.com/expense/ai-chat.html，可以先自行操作体验下

如果大家还有兴趣，下面开始详细介绍功能使用指南～

注：AI 生成，略有调整

在日常开发中，我们经常需要同时处理多个分支：

• 一个主分支（main 或 develop）
• 若干个功能开发分支（feature/*）
• 偶尔的紧急修复分支（hotfix/*）

大多数人为了同时开发或调试多个分支，会这样做： 再 clone 一份仓库，然后在另一个目录里切换到不同分支。

但这样带来很多问题：

• 占用磁盘空间（一个项目可能几百 MB，clone 多份会爆仓）
• 管理混乱（分支、依赖、配置容易搞混）
• Git 操作分散（每个仓库要分别 fetch/pull）

其实，Git 内置了一个优雅的解决方案 —— git worktree。

之前进行过机器学习的数学笔记-回归中，主要是人工计算导数以及更新计算

本次为对应《动手学深度学习》线性回归部分内容，使用PyTorch 来简化实现

构造测试数据

找到合适的数据比较麻烦，我们可以自己生成对应的测试用的数据，添加一定的噪声

线性模型：$\mathbf{y}=\mathbf{W}\mathbf{X}+b$，其中 $\mathbf{W}$ 和 $\mathbf{X}$ 都是矩阵

比如可以是$y=w_1x_1 + b$ 也可以是 $y=w_1x_1+w_2x_2+b$ 等等

我们可以根据输入的 $\mathbf{W}$ 和 $b$ ，根据$\mathbf{W}$的形状生成对应高斯分布的$\mathbf{X}$，执行 $\mathbf{y}=\mathbf{W}\mathbf{X}+b$ 获取对应的 $y$ 值

本文主要介绍一下通过Spring AI 来快速实现一个简单的类似OpenAI Agents SDK的功能

具体效果为在application.yml 中配置对应的agent 信息，如

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spring:
  ai:
    agents:
      # 定义一个Agent
      - name: historyTutor
        # 与大模型交互时的Agent的系统提示词
        instructions: You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.
        # 其他Agent可以获取到的关于当前agent的描述信息
        handoffDescription: Specialist agent for historical questions

      # 定义另一个Agent
      - name: mathTutor
        instructions: You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples
        handoffDescription: Specialist agent for math questions

      # 定义入口agent
      - name: triageAgent
        instructions: You determine which agent/tools to use based on the user's homework question
        # 这里定义可以分派的其他agent有哪些
        handoffs:
          - historyTutor
          - mathTutor

使用时，按需注入即可：

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@Slf4j
@RestController
public class AgentController {

    // 通过名称注入
    @Resource
    private Agent triageAgent;

    @GetMapping("/triage")
    public Flux<String> triage(String input) {
        return triageAgent.asyncExecute(input);
    }
}

原文：https://blog.langchain.com/how-to-build-an-agent/

本文介绍了当我们有了想法之后，如何通过一系列的步骤来逐步实现一个agent 的过程

其中主要侧重思路和过程，不涉及具体的技术实现细节

下面内容为对原文的理解翻译学习，大家可以优先考虑阅读原文

LLamaIndex顾名思义，看起来是一个适合构建索引的框架，也就是 RAG(Retrieval-Augmented Generation)，所以我们本次主要看一下如何使用LlamaIndex 来实现一下RAG（当然，它也能用来实现智能体等功能）

RAG 的交互流程如下

主要涉及如下几个步骤节点

LangGraph 是一个用于构建大型语言模型 Agent 的编排框架，它与 LangChain 深度集成，具备出色的有状态流程管理能力。在之前的文章中，曾介绍过如何使用LangGraph及MCP实现Agent。在那篇文章中可以看到，得益于 LangGraph 内置的丰富组件，开发过程非常简洁。

本文将简要介绍 LangGraph 中常用的一些核心概念，帮助更好地理解和使用。如需详细内容，请参考官方文档

目前agent 大致有两种风格，一种是自己定义相应的工作流程(workflows)，还有一种就是流程完全让大模型自己进行判断处理(agents)

本次主要简单记录一下使用langgraph 及mcp 实现一个 agents

这个可以认为是一个最简化工作流，只有llm 及tools 两个节点，当大模型判断需要调用tools 时就执行调用，直到大模型认为不需要调用工具，这时认为执行结束了，可以返回对应的结果

stateDiagram-v2
    [*] --> Start
    Start --> Agent
    Agent --> Tools : continue
    Tools --> Agent
    Agent --> End : end
    End --> [*]

交互流程

sequenceDiagram
    participant U as User
    participant A as Agent (LLM)
    participant T as Tools
    U->>A: Initial input
    Note over A: Messages modifier + LLM
    loop while tool_calls present
        A->>T: Execute tools
        T-->>A: ToolMessage for each tool_calls
    end
    A->>U: Return final state