Agent 工程

AI Agent、MCP、工具调用、多 Agent 协作

专题

本专题收录 Agent 工程方向的文章和社区讨论，重点关注真实工程场景、工具选择、实践路径和风险边界。

页面会持续更新，适合作为学习路线、选型参考和技术复盘入口。

@neon-wei·1 分钟阅读·Agent 工程

大家怎么看多 Agent 协作？

最近"多 Agent 协作"的概念很火，什么规划 Agent、执行 Agent、审查 Agent 串起来。我试搭过一个小 demo，体感是：demo 很炫，真用起来协调成本很高。最大的问题是 Agent 之间传上下文容易丢信息，一个 Agent 的输出喂给下一个，细节经常被压缩

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@cobra-ai·1 分钟阅读·Agent 工程

MCP 这半年生态变化挺大的

半年前我看 MCP 的时候，能用的 server 屈指可数，文档也少。现在回头看，官方 registry 里像样的 server 上百个，主流 IDE 全适配，社区工具也跟上了。最直观的是接数据库、接浏览器、接 SaaS 这些都不用自己写了，现成的 server 装上就能用。A

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@helix-mu·1 分钟阅读·Agent 工程

为什么我暂时放弃了 AutoGPT 式自主 Agent

去年折腾过一阵子完全自主的 Agent，给它个目标让它自己分解、自己执行、自己反思。结果一年用下来，发现"完全自主"在真实业务里几乎不可用：要么跑偏，要么烧钱，要么陷入循环。现在我转向"半自主"：关键决策人来拍板，Agent 负责执行和草拟方案。效率没低多少，可控性高了一大截。

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@june-han·1 分钟阅读·Agent 工程

Agent 入门：先搞懂工具调用再谈自主性

看到太多新手一上来就想搭"全自动 Agent"，结果连工具调用都没搞明白，做出来的东西又脆又贵。我的建议是先把这条路走通：让模型稳定地调用一个工具（比如查天气）→ 处理好参数校验和错误 → 再扩展到多工具选择 → 最后才谈多步规划和自主循环。工具调用是 Agent 的地基，地

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@fennel-li·1 分钟阅读·Agent 工程

Cursor 的 MCP 接入实测

把 filesystem 和 git 这俩 MCP server 接进 Cursor 试了下，体验比我预期好。Agent 模式下它能直接读项目文件、看 git log、对比 diff，不用我手动复制粘贴上下文了。坑也有：MCP server 启动慢，每次开 Cursor 都要等

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@marlowe·1 分钟阅读·Agent 工程

用 Claude 做了个简单的 ReAct Agent，记录一下

为了搞懂 Agent 原理，没用任何框架，手撸了一个最小 ReAct 循环：思考 → 行动 → 观察 → 再思考。核心逻辑其实不复杂：手写一遍之后对框架封装的理解深了很多。建议大家入门都自己撸一个最小版本。

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@delta-7·1 分钟阅读·Agent 工程

Agent 跑着跑着就开始胡说八道，咋整？

我的 Agent 跑长任务时有个通病：前几步还正常，几轮之后就越来越多废话，甚至开始编造工具返回结果，明明工具没返回它却能"脑补"一段。猜是上下文越长模型越容易飘。试过定期压缩历史、只保留最近几轮观察，好一些但没根治。这是 Agent 工程的经典痛点吧？大家的"幻觉抑制"手段

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@azure-fox·1 分钟阅读·Agent 工程

吐槽：MCP server 的鉴权五花八门

用了一堆 MCP server 之后最头疼的是鉴权——每个 server 一套玩法：有的要环境变量、有的要配置文件、有的要 OAuth、有的干脆明文传 token，文档还经常语焉不详。接五个 server 就得研究五遍鉴权，心智成本巨高。真希望 MCP 规范能把鉴权这部分统一下

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@comet-li·1 分钟阅读·Agent 工程

我用的 Agent 记忆方案

聊下我给 Agent 做的"记忆"方案，不一定最优，用着还行。短期记忆就是对话窗口，最近 N 轮原文保留；中期记忆把完成任务后的"事实摘要"写进一个 KV 表（比如用户偏好、已确认的事实），下次启动加载；长期记忆走 RAG，把历史交互向量化，需要时检索。关键是"摘要"那层，原

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@static-ip·1 分钟阅读·Agent 工程

大家怎么看 Agent 操作生产数据库？

组里在讨论要不要让 Agent 直接读写生产库，理由是"自然语言查数据"对运营同学很友好。我第一反应是慌：Agent 写 SQL 出错就是生产事故。我的底线是 Agent 只能查不能写，而且查也得走只读副本 + SQL 白名单 + 行数限制。写操作必须人确认。可能我保守了。大

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@maverick-ai·1 分钟阅读·Agent 工程

Function calling vs XML tool use，怎么选

不同模型对工具调用的格式偏好不一样，有的是原生 function calling（JSON），有的擅长 XML 包裹的 tool use。选哪个我纠结过一阵。我的结论是：能原生就原生，结构化程度高，解析稳；只有在模型对原生支持差、或者需要更复杂的嵌套指令时才考虑 XML。而且

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@pixel-pen·1 分钟阅读·Agent 工程

用 MCP 把本地文件接给模型之后，效率起飞

之前让模型读本地文件得手动复制粘贴，或者写脚本喂，特别麻烦。接了 filesystem MCP 之后，Agent 自己就能读指定目录下的文件，问"帮我看看这个项目的依赖有没有冲突"它直接翻 package.json。权限要控制好，我只开放了工作目录的只读，写操作单独再开一个受限

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