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后端架构新范式!阿里云专家亲揭:用RocketMQ彻底搞定多Agent异步协同难题

文章整理自阿里云专家演讲,介绍基于 Apache RocketMQ 新特性构建异步化 Multi - Agent 系统,探讨 Agent 间异步通信等机制,指出 Multi - Agent 协同关键,还讲了 RocketMQ 新特性及如何构建异步系统。

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Anthropic 的 Harness 设计:build to delete

Anthropic工程博客发布Harness设计文章,探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题,采用GAN式对抗、三Agent编排,对比单Agent与多智能体产出,还介绍调教评估者及编排简化,提出Build to Delete原则。

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《动手写AI Agent》50 行代码,你的第一个 Agent

文章教你用50行代码打造能读文件、跑命令、自主决策的AI Agent Ling。介绍用JSON Schema给LLM装工具,通过循环让LLM按需调用工具,还给出运行示例及与Claude Code的对照。

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GuardAgent:首个专门为LLM agent提供安全Guardrail 的守卫型agent

近年LLM从对话工具变为可自主执行任务的agent,但带来安全隐私挑战。传统安全监护对其力不从心,为此学者发布GuardAgent,它守卫agent,具通用性、精确判断和免训练部署优势,实验表现佳。

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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。

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微软发布 Agent 安全框架 MAF

微软发布 Agent 安全框架 MAF,它是 AutoGen + Semantic Kernel 的统一继任者。有三层中间件,对 MCP 采样默认拒绝,还加了工具审批中间件,编排用图模型,为生产环境安全治理设计。

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Helidon 引入 Agent 能力,Java 框架开始内建 AI 编排

Oracle 发布 Helidon 4.4.0 版本,对齐 OpenJDK 发布节奏,纳入 Java Verified Portfolio。引入新核心能力、Helidon JSON 库,还增强与 LangChain4j 集成,支持智能体编排

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RAG 进化之路(祛魅 Agentic RAG):传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG

文章旨在祛魅 Agentic RAG,先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用,指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策,结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式,最后总结不同 RAG 的优劣。

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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。

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刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多:智能不在于数据堆砌,78个样本训练出超强Agent,128倍效率提升

刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点,认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型,实现128倍数据效率提升,为Agent开发提供新路径。

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