AI Agent 调试实战：链路追踪、Prompt 可视化与异常定位的系统方法

AI Agent 的“思考”过程是黑盒的，其输出具有非确定性，且一次完整的任务执行往往涉及多次模型调用、工具使用和状态流转。Prompt 可视化帮助我们理解：在具体上下文中，Prompt 的哪些部分被“激活”？它记录了 Agent 从任务开始到结束的完整执行轨迹，包括每一次 LLM 调用、工具执行、中间状态和决策点。我们将从理论到实践，通过具体工具和代码示例，展示如何像调试传统软件一样，清晰地洞察

RPA+Agent企业自动化实战：从系统连接、数据比对到异常复核的5类流程

AI Agent 创建完整指南

Agent 技术演进与架构解析 Agent 是融合大模型（LLM）、规划、记忆、工具与执行引擎的智能系统，具备自主决策与闭环执行能力。核心演进路径为：2022年ChatGPT开启对话式AI，2023年AutoGPT定义Agent雏形，2026年随MCP协议标准化进入爆发期。 架构四模块： 规划模块：目标解析、任务分解（链式/树状）、动态调整策略（ReAct/Plan-Act/ToT） 记忆系统：工