AI Agent开发：零基础构建复合智能体

本文面向开发者，介绍如何从零基础出发构建复合智能体，涵盖模型调用、检索增强与多智能体协作等关键环节，并配以实战案例。

关键技术栈与组件

文中重点介绍了LangChain与LangGraph在任务编排与连携中的应用，RAG用于检索增强以提升事实性，MCP协议用于智能体间的通信与任务分配。

多智能体协作模式

通过A2A与消息总线等模式，可以实现多智能体在复杂任务中的协同工作，降低单体智能体的复杂度并提升系统鲁棒性。

从原型到工程化的实践要点

作者分享了模型版本管理、数据管道、在线评估与可观测性实践，强调测试与回滚策略在生产环境的重要性。

案例与落地建议

结合真实案例，文章提供了从模块化设计到部署流水线的建议，帮助开发者在保证可维护性的前提下快速迭代和上线智能体功能。

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