从 ReAct 链式、ToT 树状思维、工作流有向图、角色协同到自定义组装，本文拆解五种主流 AI Agent 编排范式的核心差异，揭示框架之争的本质——上下文管理策略。涵盖 LangChain、LangGraph、Dify、N8N、CrewAI、MetaGPT、AutoGen 等代表框架的优劣与发展趋势。

从 Transformer 到 Multi-Agent，本文先以时间线梳理 AI Agent 的发展脉络，再从行为概念（Function Calling、Tool Calling、Agent、ReAct）与技术名词（Prompt、Tool、MCP、Skills、Context Engineering）两条演进线，一次讲透 AI Agent 的全部核心概念。

本文系统梳理Prompt Engineering的起源、核心原理（Token机制、温度参数、注意力衰减）、四大主流框架（RICE/RICECO/CRISPE/CO-STAR）横评对比，以及Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought等实战技巧与避雷指南，最后探讨Multi-Agent协同中的Prompt设计原则与未来演进方向。