AI Agent
理解 Agent 如何结合任务、知识、工具和工作流，从辅助回答走向可执行的协作系统。
新人 / 概念扫盲
AI Agent 入门 → 选 1 个 use case → 回到 10 大模块对应章节看能力细节。
查看 →已经在用某个 agent
从你正在用的 agent 出发，看 10 大模块对应章节，对比同章节里的其他 agent 实现。
查看 →开发者 / 准备自己搭
10 大模块 → 编排原理 → 工具协议 → 选 1 个 use case 跟做。
查看 →10 大模块（以能力为中心）
按"先规划后执行 → 触发 → 记忆 → 工具 → 沙箱 → 推理 → 验证 → 协作 → 定价 → 治理"递进，每个模块都讲清楚原理、对比 15 个 agent 的实现差异。
1. 工作模式 / 交互模式
Plan / Act / Ask / Auto / Hybrid / Take over —— agent 跟用户的关系
查看 →2. 触发与自动化
Hook / Schedule / Cron / Webhook / Channel —— agent 怎么被叫醒
查看 →3. 记忆与上下文
Context window / 短期 / 长期 / RAG / Truncation
查看 →4. 工具与协议
Function Calling / MCP / Tool market / Browser / Computer Use
查看 →5. 执行与沙箱
Permission mode / Sandbox / Trust layer
查看 →6. 推理与思考
ReAct / Plan-Execute / Reflection / System 2 / TIR
查看 →7. 验证与监控
Test / Trace / Log / Monitoring / Eval / Audit
查看 →8. 协作与多 Agent
HITL / Subagent / Swarm / Orchestrator
查看 →9. 定价与商业模式
Token / Conversation / Action / 订阅 / 开源 / 私有化
查看 →10. 治理与合规
SOC 2 / ISO / HIPAA / GDPR / ZDR / AI Act
查看 →