用途：为构建自主 AI 系统提供可用于生产的智能体架构、工作流模式与循环控制策略，基于 Vercel AI SDK（5+）。适用于构建自主智能体、实现多步推理、创建智能体工作流、工具编排与协调、循环控制与迭代管理、多智能体系统架构以及 ReAct（推理+行动）模式。
主要能力与核心模式：1）ReAct 智能体：适合需要迭代思考与行动的复杂问题求解，模板 templates/react-agent.ts，循环中先推理再调用工具，任务完成即跳出，适合研究、分析、复杂规划。2）多智能体系统：协调者智能体路由任务，专家智能体处理特定领域，最后聚合与综合结果，适合多领域问题与并行任务。3）工作流编排：定义步骤、顺序执行并处理错误、步骤间状态管理、条件分支，适合结构化流程与流水线。
循环控制策略：迭代上限（maxIterations，配合 return-last 或 throw-error）防止死循环；成本上限（maxTokens，graceful-stop）防止成本失控；时间上限（maxDuration，如 30000 毫秒，return-partial）；质量门（stopCondition，如置信度大于 0.9）。
工具编排：顺序执行由 AI 决定工具顺序与用法，配合 maxToolRoundtrips；并行执行可用 Promise.all 同时调用多个工具。状态管理通过 AgentState（conversation、context、toolResults、iteration）与 StatefulAgent 逐步执行并更新状态。
使用方式：仓库提供模板（react-agent.ts、multi-agent-system.ts、workflow-orchestrator.ts、loop-control.ts、tool-coordinator.ts）、校验脚本 scripts/validate-agent.sh 及示例（RAG、SQL、研究、代码智能体）。生产实践包括错误恢复（如 MAX_ITERATIONS 时返回目前最优结果）、监控（迭代事件记录指标）与防护（限流、输入校验、输出净化、成本追踪）。建议从简单单工具起步，按需增加复杂度。
限制：资料未提供收费、价格、平台支持范围或效果数据；除 Vercel AI SDK 5+ 与内置工具、MCP 集成外，其余依赖与兼容性暂未提供。