AI Agent技术0-1拆解
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基础，Agent技术
| AI Agent的九种设计模式(图解+代码) | Agent的九种设计模式(图解+代码) |
| 读懂Agent--19类Agent框架对比 | 【LLM-RAG】知识库问答 \| 检索 \| embedding |
| 图解 Agent 的9种“记忆系统” | 基于RAG的LLM应用全解 |
| 从AI Agent到Agent工作流，搞懂智能体工作流（Agentic Workflow） | 大白话讲清GraphRAG：知识图谱与RAG融合 |
| 12‑Factor Agents | 深度解析：大模型 RAG 技术 |
进阶，Agent搭建
| 从零开始搞定 AI Agent 搭建 | 一年实践总结：RAG技术梳理及实践的关键模块 |
| 从零开始构建你的第一个 ReAct Agent | AI产品总结：基于langchain的rag大模型构建 |
| 从零开始搭建基于 LangGraph 的 AI Agent | GraphRAG-Local - 基于 GraphRAG 支持本地的聊天 |
实操，Agent项目专项
| LLM based Agent实践 | Agent典型落地：淘宝Agent应用实践 |
| 基于Agent的智能客服项目（已交付） | Agent的10个最佳应用项目 |
| TableAgent 数据分析智能体 | RAG实践、提升RAG效果方法梳理 |
| 0-1构建智能客服Agent（已脱敏） | 从Agent到通用智能体Manus |
| LangChain智能体开发实战：从零构建企业级AI助手 | Agent的10个最佳应用项目 |
Agent Memory
| Agent Memory入门 | Agent Memory实现 |
| Agent Memory搭建 | Agent Memory项目案例 |
| Agent Memory必读文章 | Agentic强化学习.pdf |
Agent Harness
| 智能体框架（Harness）到底是什么？ | Harness到底是什么？一篇给你讲透 |
| Harness Engineering 深度解析 | Claude Harness Engineering 操作手册 |
| 模型不是关键，Harness 才是 | 高效Agents的尽头是，Harness |
| 模型越来越强，为什么大家却开始重写 Harness | AI Harness 工程：Agent 能跑起来的那一层到底是什么？ |
| Harness驱动的Agent | 长时自主Agent，先解决这8个Harness核心问题 |
| Harness Engineering：同一个模型，从42%到78%——Vibe Coding时代真正的护城河 | Harness is the New Dataset：模型智能提升的下一个关键方向 |
12-factor Agents
| 01自然语言绑定工具调用 | Agent典型落地：淘宝Agent应用实践 |
| 02掌控你的 Prompt | Agent的10个最佳应用项目 |
| 03掌控 Context 窗口 | RAG实践、提升RAG效果方法梳理 |
| 04工具应为结构化输出 | 从Agent到通用智能体Manus |
| 05统一执行状态与业务状态 | |
| 06提供启动 / 暂停 / 恢复 API | |
| 07将人类交互视为工具调用 | |
| 08掌控你的控制流 | |
| 09将错误压缩进入上下文 |