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本文讨论了AI智能体在过去一年中的快速进步，重点介绍了它们在多步骤工作流、工具使用、编程和现实世界集成方面能力的提升，标志着从演示到实用数字工作者的转变。

一个精心整理的 GitHub 列表，收录了用于部署、监控、扩展和保护生产环境中的 Agentic 系统的开源库，将生态系统组织成实用的板块。

这是一个代理模式（例如ReAct、工具使用、RAG）的开放目录，以及它们在LangChain、LlamaIndex等框架中的实现，旨在使用模式语言方法映射代理生态系统。

一篇关于 Agent hooks 的教程，它通过自定义控制扩展框架和 CLI，实现确定性行为，而无需依赖提示指令。

本文探讨了 AI 工程中 ReAct 和 CodeAct 两种编排范式的利弊，强调了 CodeAct 在处理复杂任务时的高效性，并介绍了一个新的开源框架。

这篇主观性很强的文章激进地主张在复杂 Web 应用中使用现代 JavaScript 框架（如 React）而非纯 HTML，认为复杂性需要合适的工具。