AI Agent 的 Cache 不只一層：從 Claude Code 的 18 種快取到 ReAct Agent 的多層設計
拆解 Claude Code 的 18+ 種快取機制後發現：provider-level prompt cache 你做不了，但 embedding cache、tool result cache、entity cache 你不但做得了，效果還更好。附完整的 AgentCache 介面設計與 per-tool TTL 策略。
#react-agent
3 篇文章AI Agent 的 Tool 描述不該是靜態的：從 Claude Code 學到的動態 prompt() 設計
Claude Code 的 45 個 tool 中，每個 prompt() 都會根據使用者類型、feature flags、系統能力動態調整。將這個模式套用到 ReAct Agent，根據 orchestrator 模型能力、locale、可用 tools 三個維度動態生成 tool description，小模型自動補 few-shot，大模型省 token。
AI Agent 的三個核心支柱：Context、Cognition、Action
AI Agent 不是黑盒子——它由三層構成：知道什麼（Context）、怎麼想（Cognition）、能做什麼（Action）。搞清楚這三層，才能理解 agent 為什麼有時聰明、有時失控，以及怎麼設計一個真正好用的 agent 系統。