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AI实践|基于 Spring AI 从0到1构建 AI Agent
本文是基于Spring AI构建AI Agent的实践分享。该项目集成RAG、Function Calling等核心能力。文章从六个核心模块剖析其架构与实现,涵盖配置、访问方式,还介绍各模块工作机制、代码及应用场景。
阿里开源AgentScope 1.0,多智能体从开发到部署一条龙服务
大语言模型发展下,多智能体系统开发面临诸多难题。阿里通义实验室开源AgentScope 1.0框架,以开发者为核心,有三层解耦架构,模块化设计,还解决安全和管理问题,在工程化特性上优势明显。
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计:Grab 实践案例
Grab分析数据仓库(ADW)团队推出多智能体AI系统,处理数据仓库故障排查等工程请求,减少重复性运维。团队搭建多智能体架构,整合工具生态,考虑安全治理,解决上下文管理挑战,提升工作效率。
Agentic AI的第三种范式来了,16家机构提出「伴身智能体」
16家海内外高校与科研机构的22位研究者提出ComBodied Agents新范式,它围绕人的长期状态与主体性构建。论文给出闭环技术框架与评测标准,还提到研究难点与风险,也为产品实践提供指导。
更可靠的主播助理:淘宝主播Agent的Harness工程实战
文章聚焦淘宝主播Agent的Harness工程实战。介绍了Harness基础定义与分层结构,阐述上下文工程、工具调用等八项实战内容,还提及记忆体系特色,强调Harness工程是让主播Agent可用、可控、可演化的关键。
深度拆解 Claude 的 Agent 架构:MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的三维协同
Anthropic 在 Agent 工程领域不断创新,除了 MCP 外还推出 Skills 与 PTC 并在 Claude 平台落地。本文深度拆解 MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的定位、联系与应用,助你拓展构建 Agent 系统的思维。
张鹏对谈李广密:Agent 的真问题与真机会,究竟藏在哪里?
本文是《今夜科技谈》直播沉淀,极客公园整理。拾象科技李广密、钟凯祺从多维度拆解 Agent 真问题与机会,探讨产品、技术路径、商业模式等,指出 Agent 发展方向与挑战。
OiiOii 正式上线:全面接入 Seedance 2.0,做全球顶尖的动画短剧 Agent
Seedance 2.0 虽强大但难用,存在用户量多需排队、未解决叙事问题等状况。OiiOii 正式上线,它是全球首个动画创作 Agent,全面接入 Seedance 2.0,解决上述问题,实测效果佳,价值显著。
深度解读《AI 智能体的上下文工程》:构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章,结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点,如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等,还给出总结与核心启示,对 Agent 开发有借鉴意义。
Agent开始“自我进化”:会出题、会反思,还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开,介绍其概念、受重视原因及三大技术路线,涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比,指出研究空白如总结者训练等,最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。