本方案采用典型的“模型服务层 + 编排控制层 + 工具执行层 + 可观测层”四层架构，全部基于腾讯云原生服务构建：

Agent 处理长任务时，容易碰到上下文膨胀的问题。随着搜索结果、工具输出和推理过程的累积，真正重要的信息会被淹没，难以快速找到。即便现在的模型拥有 1M、10...

于是，系统开始保存对话，记录任务轨迹，一点点地累积用户偏好和执行经验。一开始，这套机制能部分解决“失忆”的问题。但当 Agent 运行久了，新的麻烦也出现了。A...

现在 Agent 能记住任务做到了哪里、此前发生了什么，也能在中断后从检查点继续执行。

写在前面：这篇不是排行榜，也不打分。是我这几个月把国内能碰到的 Agent 挨个装了一遍、跑了几个真实任务之后，站在开发者视角整理的一份「怎么选、怎么落地」的笔...

学习 Skill 最省力的办法，不是先背完概念，而是亲手走一遍完整流程。今天我们就从一个空文件夹开始，做出能被 Agent 调用的 Skill。

大模型让 AI Agent 开始从“回答问题”走向“执行任务”。它可以理解自然语言、分析上下文、调用 API、操作业务系统，甚至根据任务执行结果动态决定下一步。...