READING GUIDE
Agent 基础与系统架构
学习 Agent 架构，可以先回答三个问题：执行路径由谁决定，模型之外的软件承担什么职责，以及何时值得引入多个 Agent。以下按概念、系统边界、协作模式安排阅读；不同作者使用的定义与抽象并不完全一致，比较时应关注实际控制流。
先看控制流，再看组成部分
先读《构建高效的 Agent》，理解其按控制流作出的区分：工作流主要沿预设路径运行，Agent 由模型动态选择步骤和工具。再结合组件综述与实用指南，梳理规划、记忆、工具和模型选择，最后阅读路由案例，理解如何用具体任务的评测检验模型取舍。
- 构建高效的 AgentAnthropic
- 大语言模型驱动的自主 AgentLilian Weng
- 构建 Agent 的实用指南OpenAI
- 如何在运行框架中构建模型路由器LangChain
明确运行框架负责什么
运行框架连接模型与执行环境，具体边界则随实现而变化。先用剖析文章建立组件清单，再看 Managed Agents 如何分离会话、调用循环与沙箱。随后阅读中间件和 Jev 案例，观察工具调用前后的逻辑如何扩展，以及哪些判断可以交给专门模型处理。
- 剖析 Agent 运行框架LangChain
- 扩展 Managed Agents：将大脑与双手解耦Anthropic
- 如何通过中间件定制 Agent 运行框架LangChain
- 借助 Jev 构建运行框架LangChain
根据任务结构选择协作方式
引入多个 Agent 前，先检查任务能否独立拆分、各方需要共享多少状态，以及结果如何汇总和验证。对照多 Agent 研究系统与长时间应用开发案例，关注并行搜索、角色分工、交接产物和评估器各自解决的问题。作者在特定模型上的设计，是分析取舍的案例，不是通用配方。
- 我们如何构建多 Agent 研究系统Anthropic
- 面向长时间应用开发的运行框架设计Anthropic
本专题全部资料与文章
- 构建高效的 AgentAnthropic
- 扩展 Managed Agents：将大脑与双手解耦Anthropic
- 我们如何构建多 Agent 研究系统Anthropic
- Claude Code 最佳实践Anthropic
- 为长时间运行的 Agent 构建高效运行框架Anthropic
- 面向长时间应用开发的运行框架设计Anthropic
- 剖析 Agent 运行框架LangChain
- Agent 工程：一门新学科LangChain
- 如何通过中间件定制 Agent 运行框架LangChain
- 如何在运行框架中构建模型路由器LangChain
- 借助 Jev 构建运行框架LangChain
- 构建 Agent 的实用指南OpenAI
- 大语言模型驱动的自主 AgentLilian Weng
- 能力问题：编程 Agent 的运行框架工程HumanLayer
- 持续改进我们的 Agent 运行框架Cursor