AI Agent Basics 用于构建生产级 AI 智能体，覆盖现代架构与常见设计模式。适用场景包括：设计新的 AI 智能体系统、实现 ReAct 或 Plan-and-Execute 模式、构建自主任务求解智能体、将认知循环集成进应用。
调用参数：task（字符串，必填，说明要构建的智能体能力）；architecture（枚举，可选 single、multi、hybrid，默认 single）；framework（枚举，可选 langchain、langgraph、custom，默认 langgraph）；complexity（枚举，可选 basic、intermediate、advanced，默认 intermediate）。
核心模式包括三类。ReAct 智能体按“思考→行动→观察”循环组织，使用 StateGraph 添加 think、act、observe 节点。Plan-and-Execute 先创建计划、再执行步骤并验证，分别使用 planner 与 executor。Reflexion 按“执行→反思→改进”在基础智能体上添加反思层。
快速上手示例显示可用 create_react_agent 与 ChatAnthropic 组合，并以异步调用传入消息。
常见问题与处理：智能体无限循环时增加 max_iterations 限制；工具选择错误时改进工具描述；上下文过大时引入摘要；响应慢时使用流式输出。
最佳实践：先从简单单智能体开始再考虑多智能体；始终加入断路器（最大迭代次数）；调试时使用 verbose 模式；对关键决策实现 human-in-the-loop。
相关技能包括 llm-integration（LLM API 配置）、tool-calling（函数调用实现）、agent-memory（记忆系统）。参考资料列出 LangGraph 文档与 Anthropic Agent Patterns。具体安装命令、收费与价格、支持平台、实际效果等资料暂未提供。