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AI Agent 专题：从概念到上线的完整学习路径

AI Agent 专题页：一次读完智能体的核心概念、动手教程、框架与平台选型、MCP 工具接入、浏览器操作以及记忆、失败排查和治理边界。

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编辑导读

把「智能体」学明白，靠的不是收藏一堆名词，而是一条能走完的路径：先搞清 Agent 与工作流的区别，再动手搭一个能跑的最小版本，然后按场景选框架，最后补上记忆、权限和失败处理。这个专题按这个顺序把站内内容串了起来。

谁适合看这个专题？

想从 0 搭出第一个可用 Agent 的开发者在做技术选型的团队负责人需要给智能体划边界的产品与合规同事

专题目录

  1. 01什么是 AI Agent
  2. 02动手搭第一个 Agent
  3. 03框架与平台怎么选
  4. 04MCP：给 Agent 接工具和数据
  5. 05浏览器与电脑操作
  6. 06记忆、失败与治理
  7. 07可以直接上手的工具

什么是 AI Agent

先把概念、能力边界和常见模式弄清楚，再决定要不要用智能体。

动手搭第一个 Agent

从最小可行版本开始：工具调用、任务流、无代码和自建两条路。

框架与平台怎么选

先判断是否需要多智能体，再按现行官方文档选择框架；AutoGen 已归档，新项目应评估 Microsoft Agent Framework。

MCP：给 Agent 接工具和数据

协议原理、与 Function Calling 的取舍、可用的 Server 和安全风险。

浏览器与电脑操作

浏览器工具如何观察网页、执行动作，以及截图与 DOM 方案的边界。

记忆、失败与治理

上线之后真正难的部分：记住什么、为什么跑歪、权限给到哪。

可以直接上手的工具

站内收录的智能体相关产品与延伸入口。

常见问题

Q：AI Agent 和自动化工作流有什么区别？
A：工作流的步骤是人写死的，Agent 由模型自己决定下一步调用什么工具。任务路径固定就用工作流，更稳定也更便宜；只有路径需要临场判断时，Agent 才值得付出不确定性的代价。判断标准见《AI Agent 为什么容易失控？》和百科「AI 工作流」词条。
Q：第一次做 Agent，应该从框架开始还是从无代码平台开始？
A：先用 Dify 这类平台验证流程，确认任务值得自动化，再决定是否需要 LangGraph 等框架提供的控制能力。微软已归档 AutoGen，不再提供修复或支持；需要微软技术栈的新项目应评估 Microsoft Agent Framework，而不是从 AutoGen 开始。
Q：多智能体（Multi-Agent）是不是一定比单个 Agent 好？
A：不是。多智能体会成倍放大上下文传递成本和调试难度，只有在角色分工确实互斥、单 Agent 的提示词已经塞不下时才划算。展开讨论见《Multi-Agent 真有用吗？》。
Q：给 Agent 开工具权限时，最容易被忽略的风险是什么？
A：写权限和记忆污染。读工具出错最多是答错，写工具出错会改坏真实数据；而被污染的长期记忆会持续影响后续任务。对应内容见《MCP 安全风险》和《Agent 的 Memory 怎么设计？》。

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