🍩 的主页

深度拆解求职派多Agent系统的路由机制——三层意图分类（命令匹配、关键词加权、LLM兜底）、会话绑定、Agent注册发现，用源码证据展示一条IM消息如何找到正确的Agent。

Harness Engineering 深度测评，从 Prompt Engineering 到 Agent Harness，AI 工程化的下一个关键转折点字节开源的 DeerFlow 2.0 就是一个典型的 Agent Harness 实现。字节开源的Harness Agent火爆全网，已狂飙49k+ Star！

面试官问你：“Agent 怎么避免上下文爆炸？”如果你回答“把旧的对话删掉就行了”，那完蛋，这道送分题你又没能把握住。 为什么？ 因为删多了 Agent 会忘掉关键信息，删少了窗口依然不够用。核心不是删不删，而是怎么在不丢关键信息的前提下控制上下文长度。

用旅游推荐案例拆解 LangGraph4j + Spring AI 多 Agent 编排，从 State 设计、Node 编写到条件路由，手把手构建一个完整的多智能体应用。