AI Agent 生产化部署架构：从 Prompt 工程到高可用服务
将 AI Agent 从原型 Demo 推向生产环境需要解决可靠性、延迟、成本和可扩展性四大挑战。本文系统讲解 Agent 生产化部署的完整架构：Prompt 版本管理、工具调用安全隔离、多轮对话状态持久化、流式响应与 SSE、重试降级策略、Token 预算控制，以及 LangChain、CrewAI 等框架的部署模式对比。
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LangChain
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AI 智能体（Agent）架构设计：从 ReAct 到自主决策系统的完整实践
系统拆解 LLM Agent 的架构模式：ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve、AutoGPT。 涵盖感知（Perception）、推理（Reasoning）、记忆（Memory）、工具（Tool）、执行（Execution）五大核心组件的设计与实现。 附基于 LangChain + OpenAI 的完整可运行推演 demo，以及生产环境的护栏与成本优化策略。