fix #5353

Author: david-clang

Reports/2026/#371-2026.05.25.md

@@ -42,6 +42,10 @@ AHE 将优化焦点从模型内部的 System Prompt 转向外部的完整Harness
 
 [@ChengzhiHuang](https://github.com/ChengzhiHuang): 抖音 Android 基于业务的实际诉求，建立了新的动态性能框架，站在更高与更全局的视角，获取更完整的输入信号，结合千人千面（端智能），进行更具体的策略调用。Android 在系统能力上能做的比 iOS 会多很多，但是建设的思路都是相同的，建立硬件的 QoS 指标，再结合业务的具体场景，再作出变更，在资源受限下给用户带来更好的体验。
 
+### 🐢 [从0开发大模型的17种Agent架构演进详细拆解](https://mp.weixin.qq.com/s/5f0I2apY4oFsHrttANBOJg)
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+[@david-clang](https://github.com/david-clang)：作者用 [agno](https://github.com/agno-agi/agno) 框架把 [all-agentic-architectures](https://github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures) 里用 [LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain) + [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) 实现的 17 种 Agent Architecture 从头写了一遍，证明了 Agent Architecture 的本质不是 Prompt Engineering，也不是某个框架的 DSL，而是控制流设计，它应该能在任何体面的 Agent 框架里复现。作者对每一种架构都用同一套问题去拆解，并且全部用 agno 框架做抽象表达，这种拆解 Agent 架构的方法很值得借鉴。
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 ## 工具
 
 > 开发过程中常用的工具，及一些新工具的介绍