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从工具到生命形式:OpenClaw 引发的 Agent 再思考
InfoQ《极客有约》X QCon 直播邀业内专家探讨 OpenClaw 落地难点。专家认为,这波 Agent 热潮验证了复杂工作可被系统承接,也指出 OpenClaw 虽非生产级产品,但推动了全民 Agent 浪潮,同时探讨了模型与编排层结合、记忆系统等问题。
实战指南:从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统,无第三方MCP Server
五一期间作者用MCP架构从零实现Agentic RAG系统,分享MCP与Agentic RAG融合思考、架构设计,介绍MCP服务端和客户端实现,还做了端到端效果演示,指出架构优势及待优化处。
通用AI Agent系统AI Manus
AI Manus是通用AI Agent系统,支持在沙盒环境运行工具。文中给出使用示例,介绍环境要求、部署与开发指南,推荐用Docker Compose部署,还提及项目地址、交流群等信息。
解读|生产级RAG系统落地的10个经验教训
本文解读Douwe Kiela分享的企业级RAG系统实施十大经验,如要有系统思维、专业化优先等,还推荐新作《MCP原理揭秘与开发指南——构建可扩展的AI智能体》。
LangChain Agent 年度报告:输出质量仍是 Agent 最大障碍,客服、研究是最快落地场景
LangChain对1300名行业人士调查,揭示AI Agent应用情况。超半数受访者已将Agent投入生产,客户服务、研究与数据分析是热门方向,但输出质量仍是落地最大障碍,成本不再是难题。
Agent 形态一天一个样,Infra 到底该为谁而建?
过去一年,Agent 应用形态多变,但进入稳定生产环境的项目有限。清程极智师天麾认为,Agent Infra 重要性待显,当前应提高 Token 生产交付效率。还探讨了 Agent 发展问题、Token 相关指标及收费模式等。
游戏研发中的 AI 转型:网易多 Agent 系统与知识工程实践
本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享,其团队通过代码知识谱图构建、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手,在多业务场景落地效果好。还介绍知识工程、多 Agent 赋能代码编写、AI 审查等实践及未来展望。
让Agent系统更聪明之前,先让它能被信任
本文从系统工程视角剖析 Agent 系统问题与复杂度,指出开发中‘简单’是假象,复杂性只是被转移。介绍了 Agent 开发各阶段难点,通过案例说明其落地困境,提出将其视为系统组件,先求稳定可靠,还提及开发思路、模式及最新进展。
AI Agent如何重构企业核心系统?深度拆解Agent、多模态与组织变革的实战路径|AICon
12月19 - 20日北京举办的AICon大会,围绕AI Agent等展开探索。来自腾讯等企业的人士将分享构建智能系统经验。大会有Keynote、平行技术专场、晚场辩论等,涵盖多领域议题,为参会者带来前瞻思想盛宴。
硅谷顶级团队闭门会,让Agent活下来的共识,95%的AI Agent都死了
旧金山AI技术大会上,企业大佬指出95%的AI Agent在生产环境中失败,活下来的5%符合5个共识,包括做好上下文选择系统、重视安全权限与用户信任、将记忆作为架构决策、多模型编排及合理运用对话与GUI等,还提及被低估的方向。