用途：帮助设计与搭建具备工具、记忆与多步推理能力的 AI 智能体，提供架构、模式与模板参考。
主要能力：
- 智能体架构设计，包含输入、LLM、工具、记忆与知识（RAG）等核心组件。
- 智能体类型划分：反应式、对话式、工具调用式、推理式与多智能体，并标注复杂度与用例。
- 工具/函数调用模式，含工具定义结构（名称、描述、参数、实现方式）与常见工具类别，如数据检索、动作执行、计算、内容生成。
- 记忆模式：缓冲记忆、摘要记忆、向量记忆、实体记忆，以及上下文窗口管理策略（滑动窗口、相关性排序、分层记忆）与 token 预算分配。
- 多步推理：ReAct 模式（Thought/Action/Observation）与规划智能体（计划、执行、综合）。
- 平台集成示例：Slack 机器人、Telegram 机器人（文本、语音、图片、文档处理）、Web 聊天界面（React 前端、流式接口、JWT+Redis 会话）。
- 智能体模板：客服智能体（含升级人工触发条件）与研究智能体（含输出格式）。
- n8n 集成示例，使用 LangChain agent 节点连接模型与工具。
使用方式：以技能文档形式提供配置片段与流程示例，用户可据此在 n8n 或自建体系中落地。文中包含 YAML、伪代码与 n8n 工作流配置，安装命令与具体 CLI 步骤暂未提供。
适用场景：需要工具调用、对话记忆或多步任务规划的智能体开发；客服、研究、预约等模板可直接参考。
限制：资料以架构模式与示例为主，未给出具体依赖版本、部署细节、收费或价格信息；实际接入各平台所需凭证与配置暂未提供。