生态选型三篇回答"各家框架到底差在哪、做 X 类 Agent 怎么拼、生态现在走到哪一步"。① 共识与冲突地图：14 个框架/产品在 13 个维度上，6 共识代表"行业已想清楚"——ReAct 是循环事实标准（14/14，差异只在谁驱动）、System Prompt 必须分层组装（14/14）、上下文窗口有限必须压缩（14/14）、Function Calling 是工具调用统一方式（13/14）、Memory 需短长期双层（12/14）、Multi-Agent 编排是有限集（12/14：Sequential/Parallel/Routing/Loop/Graph，真正差异在编译时还是运行时）；7 冲突代表"还在探索的无人区"——最冲突的是第一公民之争（🔥5/5：选了一个其它变二等）和 Skill 创建权（人 vs Agent 自创）、Agent Loop 控制器位置（框架/模型/协议）、上下文压缩时机（被动/主动/不压缩改存储）、MCP 是不是正确工具协议（通用协议 vs Anthropic 绑定）、A2A 注册中心还是点对点、可解释性程度；新人先吃透 6 共识，架构决策聚焦 7 冲突（每个冲突对应一个必须做的选择），创新去冲突地带找第三方案；② 乐高配方：把各家核心机制抽象成可组合模块（Loop 引擎四选一：Prompt-driven/Graph-driven/Reactive/Protocol；Prompt 组装四选：15 文件分层/Pipeline/Hook/Template；上下文三选：FRC 三级/Hook 主动/StreamPipeline；记忆三选；Skill 四选；安全三选；多 Agent 四选）→ 常见配方五例：编程 Agent（全 Claude Code，可换 Codex OS 沙箱）/企业知识 Agent（Spring AI+某编码助手+AgentScope）/个人陪伴 Agent（某实现+AgentScope）/Agent 开放平台（Codex+Agent 运行时+Spring AI+Nacos）/内部研发工具（Spring AI+Claude Code）；五条组合原则：Loop 引擎只选一个（心脏不能混用）/Prompt+Context+Memory 必须配套（共享同一窗口）/安全取决于运行环境（单租户不需 OS 沙箱，多租户必须）/Skill 系统决定生态天花板/多 Agent 取决于服务架构（微服务注册中心，单体 Fork）；③ 进化时间线：2023 蛮荒"把 LLM 放进 while 循环"（AutoGPT 证明能驱动工具也证明不可控）→ 2024 框架时代"Agent 需要专业骨架"（LangChain 链/LlamaIndex RAG/LangGraph 图，LangGraph 是 LangChain 自我修正，Spring AI StateGraph 受其启发；Chain 不能循环/AgentExecutor 能循环但逻辑藏框架里/StateGraph 循环是第一公民可中断可恢复可编译时校验）→ 2025 上产品爆发"从工具变服务"（OpenClaw 224 Skill+多 IM、Claude Code、某实现、Agent 运行时）→ 2025 下企业落地+Java 生态（Spring AI 1.0 GA、AgentScope Java，问题从"怎么跑"变"怎么管"）→ 2026 整合与标准化（Loop Engineering 成熟、Multi-Agent 进生产、Skill 互操作空白、评测体系建立）；每次跃迁：能跑→能开发→产品爆发→企业落地→标准化，对应解决怎么跑/怎么用/怎么管/怎么评与互通；三个未解决问题：Agent 评估自动化（Judge 不可靠）、Skill 跨框架协议（tools 有 MCP 了 Skills 还没有）、端云协同（何时本地何时上云）。金句：共识=行业已想清楚不要重新发明，冲突=没有标准答案的机会，配方不是教条——理解每个模块的 trade-off 比记住配方更重要，强行组合不同体系可能比从头写更贵。