用途：指导智能体 AI 系统的实际开发，适用于实现带工具的智能体循环（plan → act → observe → stop）、设计工具与 MCP 模式及鉴权、超时、沙箱边界，构建含路由、交接与扇出/扇入的多智能体工作流，持久化智能体状态、检查点、线程记忆与恢复语义，在风险工具调用上加入人工审批、编辑或拒绝关卡，并完成重试、幂等键、取消与预算上限等加固。
主要能力：定义智能体运行时形态（单循环、主管加工作者、图/DAG），列出工具与 MCP 服务器并区分读、写、不可逆操作，设定最大步数、token、时长与每会话成本预算；实现循环与工具时要保证模式窄化、超时重试与副作用幂等、错误只反馈一次、密钥不出现在结果或追踪中；编排多智能体时分配规划者、执行者、批判者、专家等角色，交接负载含目标、约束、产物与未决问题；区分临时暂存、持久线程状态与长期记忆，按工具批次或子图节点设检查点；追踪会话、模型与工具步骤，度量成功率、完成步数、工具错误率、p95 延迟与成本，并用黄金轨迹与回归门禁发布。
使用方式：按需加载各参考文档（作用范围、智能体循环与 MCP、多智能体编排与交接、状态与记忆、可靠性与评测、安全与生产部署），并保持模式优先，具体 API 依所选框架文档实现，框架可为图式、子智能体式或 SDK 式。
限制：不用于训练或微调基础模型、经典 ML 流水线、无智能体运行时的平台工程、无循环与编排的通用服务开发、纯红队测试、政策治理或无构建的架构评审；多智能体拓扑与跨智能体失败矩阵应交给 multi-agent-system-engineer，纯白板设计可用 agent-designer。具体框架教程与完整代码示例资料未提供。