大模型的本质是预测下一个 token，它是概率性的。同样的输入，可能给出不同的输出；它会一本正经地胡说，也会在关键时刻掉链子。可我们偏偏想用它来搭建可靠的系统——能被信任、能上生产、能对结果负责的系统。

这就是横亘在整个 Agent 工程面前的核心命题，也是这篇文章的主线：

如何在不确定的大模型之上，构建确定性的可靠系统？

为什么同一个 MiniMax-M3，接到 Claude Code 和 Workbuddy 上跑同一个任务，输出会完全不一样——语气不同、结构不同、深度不同、有没有抓到关键风险点都不同？

第一反应大概会怪模型。但模型从来没有变过。

变的是模型外面那一整套"包装"——业内有个正式名字叫 AI Agent Harness。

Sequential Thinking MCP 是 Anthropic 官方 modelcontextprotocol/servers 仓库里的一个示范性 server（现已 archived）。它在 Claude 还没有原生 extended thinking 的窗口期承担了一个关键角色——把"思维链"（Chain-of-Thought, CoT）从 prompt 技巧，外化成了一个可被工具调用协议观察、干预、编排的对象。今天 Claude 的 thinking block、ReAct 循环、Tree-of-Thoughts 这些已经成为标配的设计模式，都和它解决的问题有直接血缘。

2026 年 4 月 23 日，腾讯混元发布并开源 Hy3 preview；7 月 6 日正式版（GA）上线，Agent 任务解决率跃升至 90%，ClawEval pass³ 拿到 68.5，超过 DeepSeek V4 Pro 的 62.4。本文围绕架构、创新点、性能表现和差异化四个维度，做一次系统梳理。

意图识别（Intent Recognition）这件事，在 NLP 圈子里干了十几年，本来快成"已解决"的问题了。结果 2024 年 LLM Function-calling 起来之后，又被翻出来重新讨论——意图的边界变大了：以前只要分到 20 个固定类别，现在每个意图对应一个工具调用、一段 API 参数，甚至一个 Agent 子任务。

更关键的是多轮对话成了主流形态：用户说"查一下我上个月从深圳飞北京的那张机票，能改签到下周三吗？"，这一句话里有"查询订单 + 修改订单"两个意图，还要继承上文的"深圳-北京"实体。多轮场景下的意图识别，跟单轮完全是两个问题。

本文从多轮对话视角出发，对比两条主流路线：微调 SLM（小语言模型）与LLM Function-calling + 结构化输出，最后给出选型决策树和混合架构。

过去一年，推理大模型（OpenAI o 系列、DeepSeek R1 等）让所有人见识到了"慢思考"的威力。但这场革命的源头，要从两条看似独立的技术路线说起：一条让模型学会调用工具，另一条让模型学会多路线探索。两条路线最终在 ToT（Tree of Thoughts）架构下合流，并靠剪枝策略解决了最棘手的组合爆炸问题。

本文将深入探讨 Anthropic、OpenAI、Perplexity 和 LangChain 究竟在开发什么。我们将聊聊编排循环、工具、记忆、上下文管理，以及那些将"无状态"的大语言模型（LLM）转变为全能智能体（Agent）的底层机制。

你可能已经开发过聊天机器人，甚至可能用一些工具搭建了一个 ReAct 循环（ReAct：Reason + Act，一种让模型在行动前先进行推理的模式）。跑 Demo 的时候看着挺好，但一旦投入生产环境，系统就会开始掉链子：模型会忘记三步前做了什么，工具调用悄悄报错，上下文窗口（Context Window）里塞满了毫无意义的垃圾信息。

问题其实并不在模型本身，而在模型外围的基础设施。

在 AI Agent 领域，“自进化”（self-evolution）这个词已经被用滥了。大多数 Agent 框架所谓的"学习"不过是把对话历史塞进上下文窗口，或者用 RAG 检索一下相关文档。真正的自进化，是让 Agent 在不重新训练模型的前提下，从每次交互中沉淀出可复用的知识，并在未来的任务中自动调用它。

Nous Research 在 2026 年开源的 Hermes Agent 是目前少数把这个目标工程化得最系统的开源项目。它没有改模型权重，没有重新做 RLHF，而是用一套纯文本 + 外部状态的机制，把"成长"这件事拆解成四个可观测、可验证、可回滚的子系统。

就像人类会做梦来巩固白天的经历一样，OpenClaw也有自己的"睡眠周期"。

如果你在用 OpenClaw 作为私人AI助手，日复一日的对话会产生大量的短期记忆碎片——哪些任务完成了、用户纠正了哪些错误、下次要注意什么。这些信号如果不做任何处理，要么被遗忘，要么塞进 system prompt 里导致上下文膨胀。

Dreaming 就是来解决这个问题的。

TradingAgents-CN-Skill 是基于 TradingAgents 框架的中文股票分析 Skill。用户输入股票截图、文字描述或股票代码，Agent 自动完成 4 位分析师 + 2 轮多空辩论 + 风控三方辩论 + 五级评级，输出完整 PDF 报告。

AI 编程工具层出不穷，但真正的问题不是"AI 能不能写代码"，而是"如何让 AI 按照软件工程的标准流程开发"。2026 年，两个开源项目——Superpowers 和 OpenSpec——形成了一套被业内称为"黄金搭档"的开发范式。

在 LLM（大语言模型）应用开发中，如何处理海量的、碎片化的上下文数据是开发者面临的最大挑战。字节跳动火山引擎团队开源了 OpenViking，这是一个专门为 AI Agent 和 RAG 场景设计的上下文数据库。它不仅继承了字节内部支撑抖音、豆包等产品的自研向量检索技术，更针对 AI 原生应用的需求进行了深度优化。

TradingAgents-CN 是一个基于 LLM 的多智能体股票交易分析框架，其精心设计的 prompt 体系值得深入研究。本文完整记录该项目中的所有 prompt 设计。

ReAct（arXiv 2210.03629）是姚顺雨 2022 年 10 月发表、2023 年 5 月在 Kigali 的 ICLR 2023 Oral（Notable Top 5%）上正式宣读的论文。它解决的问题很朴素：让大语言模型在同一个轨迹里同时"想"和"做"。在此之前，Chain-of-Thought（CoT）和"只行动"（Act-only）是两条互不往来的研究脉络，ReAct 是第一条把它们显式缝合起来的路径。