Agent 核心模式
从一个采购助手开始:比较三款笔记本,满足预算与重量限制,给出有来源的建议。前三篇依次讲怎样根据查询结果选择下一步、安排完整任务、保存进度。后面的文章继续解释上下文怎样整理、长任务怎样运行,以及怎样用 Skill 复用一类任务的做法。
| 文章 | 重点 |
|---|---|
| ReAct 模式 | 模型、工具与执行器怎样根据新观察推进任务 |
| 任务规划与分解 | 从交付目标拆出子任务,按依赖执行、验收和调整 |
| 记忆机制 | 会话历史、任务状态和长期记忆怎样进入本次上下文 |
| 记忆压缩 | 对话变长时怎么压、压什么、取舍在哪 |
| OpenAI Responses API 会话压缩 | 使用自动或主动 Compaction 延续超长会话 |
| 上下文工程 | 每次调用模型时,怎样选择指令、状态、证据和工具结果 |
| 智能体执行框架工程 | Harness 与 Agent 的关系,以及工具执行、中断恢复和结果验证 |
| Agent Skills:把一类任务的做法交给 Agent | 写一份技能说明,看宿主怎样发现、加载并用于实际任务 |