第三篇讲完单个 HarnessAgent 的工程能力之后，本篇把视野扩展到 AgentScope 与外部世界的连接：模型从哪里来、知识从哪里检索、记忆存在哪里、状态如何跨副本共享、消息从哪些平台进来、Agent 之间如何对话、技能放在哪个仓库，以及网关、注册中心、调度器、调试与训练工具如何把 Agent 纳入企业既有技术栈。本篇是决策地图而非操作手册：每一章回答"这类集成解决什么问题、接口统一在哪、官方支持哪些实现、按什么维度选型"，并只保留跨后端不变的知识——通用接入流程、工作原理与使用契约；逐厂商的依赖、凭据与配置细节更新频繁，统一指向在线文档 docs/integration/。第 21 章用一张总表接入十家模型提供商；第 22~23 章是知识外挂（RAG 知识库、长期记忆）；第 24 章是本篇唯一的架构章，讲清多副本部署时状态与文件存哪里（Redis / JDBC / MongoDB / 阿里云 OSS）；第 25 章把 Agent 接进钉钉、飞书、企业微信与 GitHub / GitLab；第 26 章讲 Agent 对外的三种标准协议（A2A、Agent Protocol、AG-UI）；第 27 章是技能的存储来源；第 28 章收拢基础设施（Higress、Nacos、Scheduler）与生态工具（Studio、Chat Completions Web、在线训练）。

这八章共享同一条设计主线：每类能力都先定义一个核心接口，扩展模块只负责"把外部系统适配到这个接口"——Knowledge 之于检索、LongTermMemory 之于记忆、AgentStateStore 与 DistributedStore 之于状态与工作区文件、Channel 之于消息平台、协议适配器（A2A / Agent Protocol / AG-UI）之于跨系统交互、AgentSkillRepository 之于技能来源。也因此多数章节的读法相同：先看选型表确定后端，再到在线文档抄那份会随时更新的配置。也正因为接口统一，除 Simple 外的 RAG 实现都只做检索、文档写入保留在对应平台，Java 侧统一读取——多个实现才可能在使用侧完全可替换。

读完本篇，你可以在模型、存储、消息与协议四个维度上把前几篇搭好的 Agent 接入真实生产环境：多副本共享状态（第 24 章）、接入企业 IM 与代码托管平台（第 25 章）、向前端和其他 Agent 系统开放标准接口（第 26 章）。第五篇将在此之上介绍 AgentScope Service 平台——把这些集成托管起来的官方运行时。