跳转到内容

AI Agent 教程

选择主题

首页
通用知识
- Agent 浏览器集成模式
  - Agent 浏览器集成模式
- 面向 Agent 的 CLI 接口规范
  - 面向 Agent 的 CLI 接口规范
- Agent 控制流与动态编排
  - Agent 控制流与动态编排
- Agent 核心循环设计
- Agent 联邦与零信任通信
  - Agent 联邦与零信任通信
- Agent 自学习与模式识别
  - Agent 自学习与模式识别
- Agent 内存与状态持久化
  - Agent 内存与状态持久化
- Agent-Native 软件设计范式
  - Agent-Native 软件设计范式
- Agent 人工干预安全网关
- 无障碍树驱动的 UI 自动化
  - 无障碍树驱动的 UI 自动化
- 基于规则引擎的 AI 工作流编排
  - 基于规则引擎的 AI 工作流编排
  - 基于门控的阶段流转：AI 工作流的安全过渡模式
- Agent 工作流的 Preview & Trajectory 渐进式披露
  - Agent 工作流的 Preview & Trajectory 渐进式披露
- Token 优化与 Agent 响应策略
  - Token 优化与 Agent 响应策略
- Vercel AI SDK v5 HubProvider 多 Provider 聚合模式
  - Vercel AI SDK v5 HubProvider 多 Provider 聚合模式
- 滑动窗口异常检测
  - 滑动窗口异常检测
- 熔断器模式与故障转移
- 预算治理：AI Agent 成本控制与自动熔断
  - 预算治理：AI Agent 成本控制与自动熔断
- Canvas 与 A2UI：Agent 可视化交互渲染
  - Canvas 与 A2UI：Agent 可视化交互渲染
- SSOT 双写架构与崩溃恢复
  - SSOT 双写架构与崩溃恢复
- 上下文压缩与 Token 优化
- 上下文提供者插件模式
  - 上下文提供者插件模式
- 多源数据供应商路由与降级
  - 多源数据供应商路由与降级
- 文档内容转 Markdown：结构化到可读格式的工程实践
  - 文档内容转 Markdown：结构化到可读格式的工程实践
- 深度文档理解：基于视觉模型的非结构化文档解析
  - 深度文档理解：基于视觉模型的非结构化文档解析
- 动态 Agent 执行：Map/Tree 运行时分裂
  - 动态 Agent 执行：Map/Tree 运行时分裂
- 企业级安全策略与 MDM 部署
  - 企业级安全策略与 MDM 部署
- 事件驱动 Agent 架构
  - 事件驱动 Agent 架构
- 外部事件注入与 Webhook 集成
  - 外部事件注入与 Webhook 集成
- 大型应用的 Feature Flag 渐进式发布策略
  - 大型应用的 Feature Flag 渐进式发布策略
- 生成式 UI（Generative UI）模式
  - 生成式 UI（Generative UI）模式
- 目标对齐的层级任务管理：从公司使命到具体执行
  - 目标对齐的层级任务管理：从公司使命到具体执行
  - 基于文件的持久化目标执行：审计日志与动态转向模式
- GraphRAG：知识图谱增强检索
  - GraphRAG：知识图谱增强检索
- Agent Guardrails 护栏系统设计
  - Agent Guardrails 护栏系统设计
- Hashline 内容哈希编辑协议
  - Hashline 内容哈希编辑协议
- 心跳执行模型：DB 驱动的 Agent 唤醒与调度
  - 心跳执行模型：DB 驱动的 Agent 唤醒与调度
- Hook 事件驱动安全机制
  - Hook 事件驱动安全机制
  - PydanticAI 的 Capabilities 中间件系统
- IM 网关适配器架构：统一消息协议
  - IM 网关适配器架构：统一消息协议
- 意图分类系统（Intent Gate）
  - 意图分类系统（Intent Gate）
- 知识库自动构建：从对话到结构化知识
  - 知识库自动构建：从对话到结构化知识
- Liquid 模板引擎在 AI Agent 中的深度集成
  - Liquid 模板引擎在 AI Agent 中的深度集成
- LLM 应用三层架构与决策树
  - LLM 应用三层架构与决策树
- LLM 结构化提取（网页转 JSON）
  - LLM 结构化提取（网页转 JSON）
- MCP 协议与生态集成
- 记忆蒸馏：LLM 驱动的记忆整理与提炼
  - 记忆蒸馏：LLM 驱动的记忆整理与提炼
- 记忆系统设计
- 多模型适配架构
- 多 Agent 路由与隔离
- 多引擎文档解析架构：Pipeline、VLM 与混合策略
  - 多引擎文档解析架构：Pipeline、VLM 与混合策略
- 多公司数据隔离：一次部署，多租户边界
  - 多公司数据隔离：一次部署，多租户边界
- 插件系统架构与组件发现
- 提示缓存优化策略
  - 提示缓存优化策略
- 系统提示组装策略
- 验证协议与质量门控
- 模板化文本切分策略：可控可解释的分块设计
- 安全沙箱设计
- Agent Session 恢复与容错策略
  - Agent Session 恢复与容错策略
- 会话树状管理 — Tree-based Session Architecture
  - 会话树状管理 — Tree-based Session Architecture
- Skill 渐进式知识管理
- 技能评估方法论
  - 技能评估方法论
- 源码驱动开发方法论
  - 源码驱动开发方法论
- 流式传输架构
- 工具调用协议与执行模型
- 语音交互模式：AI Agent 的 Voice/Talk 架构
  - 语音交互模式：AI Agent 的 Voice/Talk 架构
- 多引擎回退与质量评分机制
  - 多引擎回退与质量评分机制
- YAML 驱动的声明式 Agent 编排
  - YAML 驱动的声明式 Agent 编排
项目教程

选择主题

本页内容

概述

本页内容

概述

持久完成循环模式：不停止直到完成的迭代验证

版本信息

📅 2026-06-05

标签

persistence-loopcompletion-audititerative-verificationarchitect-sign-off

参考来源

文档: OpenAI Codex CLI — Ralph workflow

最近更新： 2026年6月4日

上一页
对抗式审查方法论下一页
PydanticAI 的 Evals 评估框架实践