1 张图 + 6 阶段流水线：教你从零拆解 AI Agent 端到端架构（nanobot 源码）

本文基于 nanobot 框架源码，拆解了一个端到端 AI Agent 架构的完整流程。文章通过 1 张架构图和 6 阶段流水线，详细展示了从 Telegram 消息入站到 Agent 响应的全路径：1）消息经通道层鉴权后进入总线层；2）AgentLoop 通过 SessionLock 和并发控制进行消息调度；3）六阶段流水线处理（恢复会话/压缩历史/命令处理/上下文构建/执行Agent/状态保存

企业想把 BI 报表升级成自然语言查数和分析助手，应该选择哪些云上 Data Agent 平台？

Athena + Iceberg：AI Agent 的数据底座实战》分享的企业实践中，原有 Power BI 展示层没有发生明显变化，企业主要将底层数据迁移到以 Amazon S3、Apache Iceberg、Amazon Athena 和数据目录组成的现代化数据底座，再在此基础上增加由大模型驱动的自然语言查询能力。临时、探索性和原因分析类问题，则交给 Data Agent 处理。如果企业的数据

AI Agent可观测性：破解多步推理黑盒的技术实践

可观测性是将AI Agent从“黑盒魔术”转变为“可靠工程系统”的关键。通过系统性地实施日志、指标、追踪和事件回放，我们不仅能破解多步推理的黑盒，更能持续提升Agent的可靠性、性能和经济性，最终推动AI Agent在复杂场景中的大规模落地。