探析Agent爆发的技术契机与演进脉络；清晰Agent及Agentic AI的核心定义、关键特征及其与传统AI的界限。系统拆解Agent技术栈：感知、认知与决策（LLM引擎、规划、记忆、学习）、行动模块；深入探讨主流的Agent架构模式（如单Agent、多Agent系统、反思性Agent）及其设计原则与考量，以及针对当下主流的关键交互协议如：MCP、A2A、AG-UI的深入探讨。深度拆解COZE、Manus、DeepResearch Agents、Genspark、Lovart等代表性Agent平台与项目的技术特点、架构创新及优劣势。