我们正处在一个AI Agent（智能体）爆发的时代。从简单的ReAct循环到复杂的Multi-Agent Swarm（多智能体蜂群），新的架构层出不穷。但在这些眼花缭乱的名词背后，开发者的工作往往更像是一门“玄学”，我们凭直觉调整提示词，凭经验增加Agent的数量，却很难说清楚为什么某个架构在特定任务上表现更好。
想象你在准备早餐：你不会先写一份详细到「左手抓鸡蛋、右手拿碗、手腕旋转 45 度敲击蛋壳」这样的清单，也不会只有一个笼统的计划叫「做个早餐」，然后不知所措。
斯坦福和MIT的研究团队推出了一种新的AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越了现有的主流框架ReAct，性能提升显著。ReCAP通过独特的递归树结构和三大机制，解决了大语言模型在复杂任务中常见的目标漂移、上下文断层和成本爆炸等问题。
随着大语言模型与开发工具链的深度融合，命令行终端正被重塑为开发者的AI协作界面。本文以 Google gemini-cli 为范本，通过源码解构，系统性分析其 Agent 内核、ReAct 工作流、工具调用与上下文管理等核心模块的实现原理。为希望构建终端 Agent 的开发者，提供工程实现的系统化参考。
静态编排 VS 动态编排，谁是多agent系统最优解？通常来说，面对简单问题，采用react模式的单一agent就能搞定。可遇到复杂问题，单一agent就会立刻出现包括但不限于以下问题：串行执行效率低：无法同时完成并行的子步骤（如 “同时爬取 A、B 两个网站的数据”）。
通义DeepResearch团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里开源旗下首个深度研究Agent模型通义DeepResearch！ 相比于基于基础模型的ReAct Agent和闭源Deep
大家好，我是 AI牛马！ 作为一个常年和代码打交道的技术博主，最头疼的就是接到“把这个老项目重构成 React”的需求。手动扒页面、抠样式、改交互……动不动就耗上几天。直到在 GitHub 发现 Open Lovable 这个神器，我才知道：原来克隆网站，AI 真的能比人快 10 倍！
当产品团队还在为等待 4-6 周的 A/B 测试结果而焦虑时，一家名为 Blok 的初创公司正在用 AI 虚拟用户彻底颠覆这一传统模式。他们让产品测试从"weeks"压缩到"hours"，从"reactive"转向"predictive"，这不仅仅是效率的提升，更是产品开发哲学的根本性变革。
Qwen上新“AI前端工程师”Web Dev，一句话开发网页应用。
当前，多模态大模型驱动的图形用户界面（GUI）智能体在自动化手机、电脑操作方面展现出巨大潜力。然而，一些现有智能体更类似于「反应式行动者」（Reactive Actors），主要依赖隐式推理，面对需要复杂规划和错误恢复的任务时常常力不从心。
