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最适合希望在日常生活或实际工作中使用智能体工具和技能，但不想成为专业智能体构建者的人。 目前这是一个导向与工具选择路径。它旨在帮助读者了解智能体在什么场景下有用、如何思考可用的工具表面，以及接下来该深入到哪里。它目前还不是一个详细的搭建或教程路线。

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共同起点

  • 环境设置: 用于尝试仓库自有 starter 代码的共享本地设置指南。
  • 示例项目: 当前仓库中各类示例 starter 的公开指南。

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建议顺序

  1. Deep Research Agents
  2. 智能体 Vs 工作流
  3. Agent 平台与低代码构建器
  4. 智能体记忆与检索
  5. Radar

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这条路径优化的目标

  • 在技术深度之前先建立实践导向
  • 更快理解智能体在真实工作中的适用位置
  • 更好地选择工具与工作流

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进一步深入

如果你想从更偏生产的视角了解评估、互操作性、可靠性和运维，请继续阅读 Context Engineering、 Protocols And Interoperability 以及 Evaluation And Observability。