企业官网建设流程全解析

1. Agent专题

1.1AI Agent到底是什么 —— Chatbot解决“怎么回答”，Agent解决“怎么完成”

1.2Agent的上下文工程 —— KV缓存命中率为什么是生产级Agent最重要的单一指标

1.3Agent的工具调用 —— 从OpenClaw的“两只手”到MCP协议标准化

1.4Agent的规划能力 —— 从ReAct到H-V-R，再到CodeAct和动态任务拆解

1.5Agent的记忆系统 —— 从OpenClaw文件记忆到PolarDB记忆增强

1.6多Agent协作 —— 从织灵Coda Loom到“万有无界”的团队化实践

1.7AI编程Agent的架构设计 —— 代码库索引、多文件编辑、工具调用、自主迭代

1.8AI编程Agent选型与实战 —— Cursor vs Claude Code vs CodeBuddy vs TRAE

2. 工程落地板块

2.1Java AI Agent生态全景 —— Spring AI vs LangGraph4j vs LangChain4j

2.2Java程序员的Agent工程进阶路线 —— 从TRAE到LangGraph4j实战

2.3RAG从原理到生产 —— Agentic RAG的工程实践（建议补充）

2.4MCP与A2A协议在Java中的落地实践（建议补充）

2.5Java大模型应用的可观测性与成本控制（建议补充）

3. 热门产品拆解

3.1 AI编程工具（IDE/CLI层）

3.1.1CodeBuddy（腾讯云）—— Agentic Coding的国产代表

3.1.2Cursor —— 双索引策略 + 自研Composer模型

3.1.3Claude Code —— 极简while循环 + 运行时护甲

3.1.4TRAE（字节跳动）—— AI原生IDE + SOLO模式

3.1.5AI编程工具横向对比 —— 七款主流工具选型指南

3.2 自主Agent产品

3.2.1Devin（Cognition）—— 从“协驾”到“队友”

3.2.2Manus —— 上下文工程为王的通用Agent

3.2.3OpenClaw（小龙虾）—— 本地优先的Agent框架

3.3 AI生成应用平台

3.3.1v0 / Lovable / Bolt.new —— Vibe Coding三巨头的技术路线对比

3.4 基础模型层

3.4.1Gemini 3.x —— 全模态长上下文路线

3.4.2DeepSeek V4 —— Engram条件记忆与mHC架构

4. 前沿趋势雷达（持续更新）

4.12026年Agent技术趋势速览

4.2MCP + A2A协议融合进展

4.3具身智能与Agent的结合