WALL-E's Blog

你手里有了材料（模型选好了）、工具（框架选好了）、也知道了基本工艺（Loop、Harness 都懂了）。但真正住人的房子和路边的简易棚，差距在哪？在于设计图——承重墙怎么布局、管线怎么走、逃生通道在哪里。Agent 也是一样：同样的模型、同样的框架，用不同的架构模式来设计，出来的效果天差地别。今天我们来聊聊那些经过实战验证的 Agent 设计模式——它们是你从”demo 能跑”到”生产能用”的关键。 这是「小白讲 AI」系列的第 18 篇。上一篇我们对比了五大 Agent 框架，选好了”工具”。这一篇我们往上走一层：不管你用什么框架，这些跨框架通用的设计模式都是你需要掌握的。 一、先搞清楚：你需要几个 Agent？在选择具体的设计模式之前，第一个问题是：你的场景需要一个 Agent 还是多个 Agent？ 这个问题很重要，因为多 Agent 架构的复杂度远高于单 Agent。不要因为”多 Agent 听起来很酷”就上多 Agent——很多场景一个 Agent 就够了。 什么时候一个 Agent 就够？ 任务类型单一（比如”回答用户问题”） 工具数量有限（10 个以内） ...

你要从北京开车去上海。你可以选一辆手动挡的性能跑车——操控极好、弯道犀利，但你得自己换挡、踩离合，新手可能熄火好几次才能上手（LangGraph）。你也可以选一辆全自动的电动车——上来就能开，非常省心，但它只能在品牌自家的充电站充电，去了别的地方就抓瞎（OpenAI Agents SDK）。还有一辆 SUV——功能全面、按钮多、上手快，但你总觉得发动机盖焊死了打不开，出了问题不知道里面在干什么（CrewAI）。没有”最好的车”，只有最适合你路况的车。今天我们就来对比 2026 年市面上的主流 Agent 框架，帮你选对那辆”车”。 这是「小白讲 AI」系列的第 17 篇。上一篇我们聊了 MCP 协议——Agent 连接工具的统一标准。但有了工具接口，你还需要一个框架来把 Agent 的大脑（模型）、骨架（Harness）和循环（Loop）组装起来。今天就来聊聊怎么选。 一、为什么需要框架？在第 14 篇里，我们讲了 Harness 的五大组件：工具注册、上下文组装、护栏、状态管理、编排逻辑。如果你决定全部从零开始写…… 你得： 自己实现工具注册和调用机制 自己管理对话历...

还记得 2000 年代初手机充电器的混乱吗？诺基亚用小圆口，摩托罗拉用 mini-USB，索尼爱立信有自己的专用接口，三星又是另一种。出门要带三根线，借别人的充电器发现插不上。后来 USB 统一了一切——不管你是什么品牌的设备，一根线就搞定。AI Agent 的世界正在经历类似的变革：每个 AI 模型调用工具的方式都不一样，每个工具服务的接入方法都不同。这时候就需要一个”USB 标准”来统一它们——这就是 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）。 这是「小白讲 AI」系列的第 16 篇。前三篇我们沿着进化线走完了 Context Engineering → Harness 工程 → Loop 工程。这一篇我们聊一个让 Agent 能力倍增的关键技术：MCP 协议——它正在成为 Agent 世界的基础设施。 一、开场类比：从充电口的混乱到 USB 的统一在没有 MCP 之前，Agent 想调用外部工具是什么体验？ 假设你在搭建一个 Agent，它需要用到三种工具：搜索引擎、日历服务和代码执行器。每个工具的接入方式都不一样： 搜索引擎用 RE...

你有没有用过全自动洗衣机？你把衣服扔进去，按一下启动键，然后……它就自己开始干了：进水 → 搅洗 → 排水 → 漂洗 → 脱水。如果水太浑浊，它会自动多漂洗一轮；如果衣服不平衡，它会暂停重新调整再继续脱水。整个过程中你什么都不用管——但它的每一步都有明确的判断逻辑：什么时候进入下一步、什么时候多做一轮、什么时候彻底停下来。AI Agent 的工作方式跟这台洗衣机惊人地相似。今天我们就来拆解 Agent 内部的这台”自动洗衣机”——Loop 工程。 这是「小白讲 AI」系列的第 15 篇。我们正在走一条进化线：第 5 篇讲了 Prompt Engineering（怎么说话），第 13 篇讲了 Context Engineering（管好信息），第 14 篇讲了 Harness 工程（搭好骨架）。今天是进化线的终点站——Agent 骨架搭好之后，它的”心跳”到底是怎么跳的？ 一、进化线全景回顾在正式进入 Loop 工程之前，让我们站在山顶上回看一下走过的路： 篇目 概念 核心问题 一句话概括 第 5 篇 Prompt Engineering 怎么跟 AI 说一句话...

你见过赛车比赛吗？一个顶级赛车手，技术再好、反应再快，如果给他一辆没有刹车、没有仪表盘、油门踩到底就停不下来的车，你敢让他上赛道吗？大模型就像这个赛车手——它聪明、博学、反应快，但如果你不给它装上一套精心设计的”赛车系统”（刹车在哪、仪表盘显示什么、什么时候进站加油），它很可能跑着跑着就冲出赛道了。这个”赛车系统”，就是今天要聊的 Harness（工程骨架）。 这是「小白讲 AI」系列的第 14 篇。上一篇我们聊了 Context Engineering——怎么管好 AI 看到的信息。这一篇我们往上再走一层：不只是管信息，而是搭建一整套系统骨架，让 Agent 在可控的轨道上自主运行。 一、开场类比：赛车手需要一辆好车先来想一个问题：第 8 篇里我们说 Agent 能”自己干活”——它能调用工具、观察结果、决定下一步。但谁来决定它能调用哪些工具？谁来确保它不会无限循环下去？谁来在它做了一件危险操作之前拦住它？ 答案不是模型自己。模型只管”想”和”说”。管住模型的那套系统，才是 Harness。 回到赛车的类比： 赛车手（大模型） 赛车系统（Harness） ...

你学会了一道菜的做法，照着菜谱一步步操作，味道确实不错。但如果有一天你要同时做一桌子菜呢？光靠菜谱远远不够——你得管理整个厨房：哪些食材要提前解冻、调料瓶怎么摆才顺手、砧板上现在该放什么、冰箱里还剩什么……这就是从”会做一道菜”到”管好一个厨房”的跨越。AI 领域也有同样的进化：从”写好一条提示词”（Prompt Engineering）到”管好整个上下文”（Context Engineering）。今天我们就来聊聊这个正在重新定义 AI 应用开发方式的关键概念。 这是「小白讲 AI」系列的第 13 篇。第 5 篇我们聊了 Prompt Engineering——怎么写好一条指令让 AI 听懂你的意思。这一篇我们往上走一层：不再只关注”怎么说”，而是关注”AI 看到什么”。 一、开场类比：从”写菜谱”到”管厨房”先来回忆一下第 5 篇的核心观点。Prompt Engineering 要解决的问题是：怎么跟 AI 好好说话。你学会了写清晰的指令、给出示例、分配角色、控制输出格式。这些技巧确实很有用，就像一份写得漂亮的菜谱，能让一道菜做得有模有样。 但问题来了——真实世界的 ...

传统 STL 算法要传 begin/end，中间步骤常要临时容器；C++20 Ranges 用「范围 + 视图管道」把数据处理写成 Unix 管道风格——filter | transform | take，且惰性求值，少分配、可读性高。 这一篇对应 demo：ref/cpp_demo/basics/ranges_demo/。 这是「现代 C++ 实战」系列的第 10 篇。建议先读 第 09 篇：C++20 格式化与编译期计算。 一、传统算法的局限12345678910std::vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};// 传统写法：多步 + 中间容器std::vector<int> evens;std::copy_if(nums.begin(), nums.end(), std::back_inserter(evens), [](int n) { return n % 2 == 0; });std::vector<in...

printf 类型不安全，iostream 又冗又慢；C++20 的 std::format 把 {fmt} 收进标准库，Python 风格占位符 + 编译期类型检查。同一时代还有 constexpr 进阶、consteval、std::span——把格式化与计算都推向「更安全、更编译期」。 这一篇对应三个 demo：format_demo、constexpr_demo、span_demo。 这是「现代 C++ 实战」系列的第 9 篇。建议先读 第 08 篇：错误处理策略。 一、格式化三时代 方式 类型安全 语法 性能 printf ❌ 格式与参数不匹配 → UB C 风格 %d 快 iostream ✅ cout << x << y 冗长 较慢 std::format ✅ "{} + {} = {}" 简洁 接近 printf C++23 再加 std::print / std::println——直接输出，不必先拼 string 再 cout。 编译器要求：GCC 13+ / Cla...

C++ 没有统一的「错误处理方式」——return -1、throw、std::optional、std::expected 各有战场。选错方式要么性能吃亏，要么错误被静默忽略，要么 API 语义含糊。 这一篇用同一个「解析配置文件」场景，对比 四种主流错误处理策略，并给出选型指南。对应 demo：ref/cpp_demo/basics/error_handling_demo/。 这是「现代 C++ 实战」系列的第 8 篇。建议先读 第 07 篇：C++17 工具箱。 一、为什么错误处理值得单独讲？现代 C++ 项目里，错误处理往往比算法更影响可维护性： 调用方会不会忘记检查返回值？ 失败时资源会不会泄漏（文件句柄、锁、内存）？ API 语义是否清晰：「找不到」和「出错了」是一回事吗？ demo 用解析 host=...、port=... 的配置文件贯穿全文——同一功能，四种写法。 二、C 风格错误码：return -1 + 输出参数12345678enum class CErrorCode { SUCCESS = 0, FILE_NOT_FOUND = -...

理论讲了整整 11 篇，从神经网络到 Transformer，从训练到推理，我们已经把 AI 的核心概念过了一遍。但纸上谈兵终究不过瘾——今天这最后一篇，我们用 10 分钟写一个能跑的 AI 程序，让大模型真正为你干活。 1. 准备工作要调用 AI，你需要两样东西：一把”钥匙”和一个”工具箱”。 获取 API Key（钥匙） API Key 就像餐厅的会员卡——你出示它，服务员才知道该把账记在谁头上。目前主流的大模型服务商都提供 API 接入： Claude（Anthropic）：前往 console.anthropic.com 注册账号，进入 API Keys 页面，点击”Create Key”即可生成。 OpenAI：前往 platform.openai.com 注册，在 API keys 页面创建。 拿到 Key 之后，把它存到环境变量里，千万不要写死在代码中（泄露了别人就能拿你的额度花钱）： 12345# Mac / Linuxexport ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxxxx"# Windows PowerShell...