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ChatGTP 发布 Agent 了,但我更推荐 MiniMax
作者受邀内测 MiniMax Agent 新功能,体验用其搭建 AI 资讯聚合网站,无需写代码,两小时搞定。该产品全栈开发功能强大,有 MCP 生态,多模态能力出色,对比 ChatGPT Agent 更具优势。
评论送书 | Code Agent实战案例——用Pywen Agent、Claude Agent和Codex Agent从零开始构建一款网页游戏
本文展示用三大Code Agent依斯特鲁普效应构建网页游戏,对比其表现,还介绍让AI做测试方案、写文档,体现Code Agent在快速原型开发全生命周期的应用,还推荐相关书籍解答不同人群疑问。
LangChain提出Agent工程化的新分层(Agent harness)
LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商,将Agent开发分三层:Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念,强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。
AI Agents和Agentic AI有什么区别?
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统,适合简单任务;Agentic AI是多智能体协作新范式,适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
相比层出不穷的 Agent 框架,不变的 Agent Protocol 是什么
文章围绕 Agent Protocol 展开,指出框架更迭但生产级 Agent 系统问题不变。以 Agent Protocol 为主线拆分 Agent Runtime,探讨其核心、稳定对象、执行模型等,还对比各框架在多维度的表现并给出设计建议。
Agent时代,为什么多模态数据湖是必选项?
AI时代,数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖,因其能处理多模态数据,唤醒沉睡数据,驱动业务,还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南,其多模态数据湖已在多行业落地。
Agentic 软件工程:造 Agent 只是最简单的部分
Agno 创始人 Ashpreet Bedi 认为造 Agent 简单,让其在生产环境稳定运行才是挑战。他提出 Agentic 软件六大支柱,给出 AgentOS Docker 模板代码实践,指出多数 Agent 产品卡壳是基础设施跟不上。
Agent Infra 实践复盘:Kimi 如何搭建 Agent 背后的 Database 服务
PingCAP 联合创始人黄东旭复盘 TiDB Cloud 为 Kimi Agent 提供服务的细节。指出 Agent infra 面向大众用户,要最小化 Agent 使用工具的摩擦,实现低成本。Kimi 与 TiDB 合作是范例,展现 Agent 基建的新趋势。
单Agent时代正式结束:一个干不过,就上300个
月之暗面发布并开源 Kimi K2.6 模型,热度高。它强化 Agent 团队协作能力,核心能力进步,领先对手。在编程领域发力,长程编码能力突破,集群协同输出强,还适配框架,实测效果出色,Claw 群组开启内测。
人类研发时代结束?XYZ最强Search Agent横扫七大榜单,300个Agent跑通AI4AI全栈闭环
近日,XYZAI Lab发布两款Deep Search Agent,刷新多项评测SOTA成绩。其背后是新型AI4AI研发范式,让AI驱动研发闭环。XYZ团队用AI解决多方面问题,在Deep Search验证,未来有望拓展更多场景。