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第21章：Temporal 工作流：Agent 系统的“时光宝石” 想象这样一个场景： 你的 Agent 正在执行一个“深度行业调研”任务，预计耗时 30 分钟。 它已经勤勤恳恳地搜了 20 分钟，整

第20章：三层架构设计：Go、Rust 与 Python 的“三国演义” 你用 Python 写了一个 Agent Demo。 单进程，asyncio 并发，工具直接在本地跑。 你在笔记本上跑得飞起，

第19章：Research Synthesis：如何让 Agent 写出“深度研报” 你让 Agent：“帮我研究一下 Anthropic 这家公司。” 普通 Agent 的回答： 这回答错了吗？没错

第18章：Debate 模式：真理是“吵”出来的 你问 Agent： “AI 会导致人类大规模失业吗？” 普通的单 Agent 会给你一个滴水不漏的、正确的废话： 听起来没毛病，但也毫无洞察。 为什么

第17章：Tree-of-Thoughts：让 Agent 拥有“奇异博士”的推演能力 我用一个架构师 Agent 帮客户设计支付系统。 任务很简单：设计一个高并发的扣款方案。 我让 Agent 用

第 16 章：Handoff 机制：让 Agent 之间丝般顺滑地“交接棒” 想象这样一个场景： 你安排 Agent A 去搜集特斯拉的财报，安排 Agent B 去计算利润率。 Agent A 辛辛

第15章：Supervisor 模式：给你的 Agent 军团配个“主管” 上一章我们讲了 DAG（有向无环图），它非常适合 流程固定 的任务。 比如“写财报分析”：搜数据 -> 算指标 -> 写报告

第14章：DAG 工作流：解开任务的“死结” 上一章我们讲了多 Agent 编排的基础：要么大家排队做（串行），要么大家一起上（并行）。 但在现实世界中，大部分商业任务既不是单纯的“一条线”，也不是单

第12章：编排基础：从“独狼”到“狼群战术” 前几章我们把 单 Agent 打磨到了极致：它会规划（Planning）、会反思（Reflection）、会慢思考（CoT）。 看起来它已经无所不能了？