「多 Agent 系统」共找到 6927 篇相关文章
Langchain 、 Manus 组了一个研讨会：Agent越智能，死得越快！
Langchain工程师Lance Martin和Manus创始人Peak季逸超研讨Agent，指出Agent越智能死得越快，原因是疯狂调用工具致上下文过大。还介绍解决方案，如压缩与总结不同，Manus做减法架构更优。
Agent产品，快者为王？Anthropic 和 Databrick CEO 对话解读
Anthropic和Databrick以「人工智能的未来：面向各领域的专用Agent」为主题举办线上峰会，两家公司CEO Dario Amodei和Ali Ghodsi对谈，分享Agent未来、相关合作等话题，还探讨数据价值、治理风险及AI应用迭代等问题。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
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。
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。
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。