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Agent/Skills/Teams 架构演进过程及技术选型之道
文章结合作者实践与多篇论文,梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑,分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣,给出架构选型建议,强调架构应与问题复杂度匹配。
阿里云的野心,不在 Agent Builder
近期云厂商动作整齐,如阿里云推出企业级 Agent 全栈服务平台 Agent Studio。企业做 Agent 面临基础设施难题和高成本问题,业内探索了自建、用开发框架、企业级 Agent 平台三种路径,阿里云 Agent Studio 在多方面替企业解决麻烦,还可能改变云服务模式。
18 岁创业者用 OpenClaw 管 16 个 AI Agent,一个人的 Agent 公司怎么运转
18岁无编程背景创业者用OpenClaw搭建多Agent协作平台,16个Agent分工明确,配合Claude、GLM等工具提升生产力。他分享工作流搭建、成本、模型选择等经验,还谈了对OpenClaw发展的看法。
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。
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。
最窒息的Bug:Agent循环搜索原地打转?SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning(SGR)是革命性AI研究智能体框架,用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」,解决AI助手复杂研究任务的三大痛点,模拟人类研究过程,适用于多场景。
Agent 元年,小厂碎步快跑反超
2025 年被视为 Agent 元年,AI 从“助手”走向“员工”。飞猪“问一问”出圈,虽小厂在模型、技术上不占优,但 AI Agent 落地门槛降低,小厂抓住场景和体验,或在 AI 时代弯道超车。
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。
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。
《动手写AI Agent》前言 · 先看完成品
作者因想搞懂 Agent 原理,且市面上缺系统学习资料,决定手写一份教程,即《动手写 AI Agent》。书中 Ling 是从零手写的编程助手,介绍了其 8 个应用场景、技术规格,还说明了适合读者与全书路线图。