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Use this agent for code review., promptYou are a rigorous security auditor. Focus ONLY on SQL injection, XSS, and auth bypass. Be extremely critical., tools[read_file, grep], # 限制工具只读不可修改代码 modelclaude-3-5-sonnet-20240620# 使用最强模型进行深度分析 ), # 子智能体 2测试运行员 test-runner: AgentDefinition( descriptionExecutes test suites and reports results. Use this agent after code changes., promptYou are a QA engineer. Your job is to run tests, analyze failure logs, and report pass/fail rates., tools[bash, read_file], # 允许运行 bash 命令 modelclaude-3-haiku-20240307# 使用快速模型处理简单执行任务 ) }最新LangChain的DeepAgents框架中也有用来完成子任务的Subagent机制。004联系、区别与协同现在我们来总结这三种不同的Agent机制。【MCPPTC连接层机制】它们更多的是一种基础设施。它给Agent提供了更简洁与丰富的访问外部资源的能力并通过 PTC 提高执行效率。后续的Skills 和 Subagents 都可以依赖 MCP/PTC/工具调用之上来实现。当需要让LLM访问某个外部数据/API应优先想到MCP。比如我要让AI查询公司的CRM数据库。【Skills认知层机制】Skills用来告诉LLM在面对某类问题“怎么做”其定位在于提供标准、可复用的“知识胶囊”。很适合特定领域内的单一、明确、通用、可复用的小任务比如转换文档、生成模板报告、规范化代码等这类任务。当希望为Agent注入特定任务的知识时可以编写Skill。比如我要让AI了解如何创建规范的React项目结构。【Subagents组织层机制】该机制让Agent从独立工作的个人过渡到带领团队工作。适合复杂、多步骤、多子任务子流程、大 context 或需要角色分工 (比如“代码审查专家”、“数据分析专家”、“研究专家”) 的任务。当发现Agent承担了太多的职责而难以管理时考虑Subagents。比如我要构建一个开发智能体既能做架构、又能写代码、还能做测试。表格总结如下【Subagent Skill MCP/PTC 的协同】最后我们用三者间的一个协同场景来结束本文主 Agent 接到一个复杂任务 ( “给这个项目生成完整报告 做代码审查 更新文档 汇总结果”)。主 Agent 将“代码审查”子任务交给 Review Subagent — 它用独立 Context 专属工具去分析代码库不污染主 Context也能并行处理多个文件。子任务里若需要格式化 /转换 /模板生成 (例如把分析结果生成 Markdown 报告)Subagent 内部可以使用一个 Skill来完成。若子任务还需访问公司数据库 / APIs 获取数据 (例如Bug跟踪, 提交历史)Subagent (或 Skill) 通过 MCP 工具/PTC 来获得这些数据。子代理处理完把最终结果以简洁总结形式返回给主 Agent。主 Agent 收集多个 Subagent 的结果整合 / 合成最终输出给用户。这种组合方式将 分工 (Subagent) 、 领域技能 (Skill) 和 工具 (MCP PTC) 三层有机结合既保证效率、可维护性也保证系统灵活与扩展性。AI大模型学习福利作为一名热心肠的互联网老兵我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获四、AI大模型商业化落地方案因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量