智能体循环

该文章是一份从零到生产环境构建 AI 智能体（AI Agents）的完整指南。内容涵盖了智能体循环（Agentic Loop）的核心原理、高质量工具设计技巧、多智能体协同架构、生产级部署要求（如日志、监控与成本管理）以及系统的测试与评估框架。

这篇文章深入探讨了构建可靠AI系统的六个核心概念：Token与上下文窗口、嵌入与向量搜索、RAG（检索增强生成）、智能体循环、评估以及上下文工程。作者通过一个真实的故障案例（智能体无停止条件导致AWS账单飙升）引入，强调理解底层原理而非盲目使用工具的重要性。文章解释了每个概念的工作原理、常见失败模式及解决方案，并指出上下文工程比提示工程更重要。最后给出了循序渐进的学习建议。总体而言，这是一篇帮助AI工程师从“调参”转向系统化思维的实用指南。