智能体 = 大模型 + 记忆 + 工具 + 规划
模型负责"想"，其余四件事负责"能做成"
运行主循环：感知 → 推理 → 行动 → 观察
智能体的本质是一个"会自我纠错的循环"，不是一次问答
大脑：提示词即"运行时"
角色 · 目标 · 约束 · 示例 · 工具说明，共同构成模型的行动边界
记忆：短期靠上下文，长期靠检索
写不进上下文的信息，就靠"向量化 + 召回"随时取回
工具：让模型从"会说"到"会做"
函数调用给模型接上手脚，MCP 让接入方式标准化
规划：把大目标拆成可执行的下一步
拆解 → 排序 → 执行 → 反思 → 重规划
多智能体：用角色分工突破单体的上下文限制
共享状态 + 消息总线，让多个专才协作完成一个通才任务
先问一句：这件事该用工作流，还是智能体？
能写清楚步骤的用流程，写不清楚的才交给模型现场决策
工程落地：四层结构 + 一个评估闭环
演示靠 Prompt，上线靠编排、可观测与回归评测
九块拼图，缺一块就跑不稳
模型决定上限，工程决定下限