第 28 章 案例四 多智能体协作系统
第 28 章 案例四:多智能体协作系统 本章要解决的问题 章节大纲 28.1 多 Agent 拓扑设计(主从 + 流水线) 28.2 通信协议与任务编排 28.3 可观测性与调试 28.4 上线与迭代
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第 28 章 案例四:多智能体协作系统 本章要解决的问题 章节大纲 28.1 多 Agent 拓扑设计(主从 + 流水线) 28.2 通信协议与任务编排 28.3 可观测性与调试 28.4 上线与迭代
第 27 章 案例三:自动化工作流 Agent 本章要解决的问题 章节大纲 27.1 多步骤任务拆解(规划 + 多智能体) 27.2 MCP 集成办公套件(豆包) 27.3 成本优化与异常恢复 27.
作者在迭代企业智能知识库问答系统时,对检索排序能力进行了优化,并落地了 Rerank 重排序能力。实践过程中涉及接口适配、配置调试等问题,也积累了相应的排障经验。最终方案强调可插拔、可降级和高可用,旨在提升企业知识库检索与问答系统的稳定性和效果。原文正文当前未成功加载,未提供具体技术实现、数据指标或代码细节。
从 Java 开发者视角,以项目资料助手为例,讲解 Agent 如何由模型选择行动、程序执行工具,并根据反馈推进任务。文章区分普通问答、工作流与 Agent,梳理检索、记忆等概念
多 Agent 协作最大的坑不是模型,是失忆,为了解决这个问题,我踩过什么坑、怎么用 Agent 把工具做出来、发布后怎么一轮轮修、以及现在怎么用、后面还想改什么。
本文通过开源项目 mini-pi-agent 展示了如何仅用约 200 行 TypeScript、无需 Agent SDK,实现一个可联网、可调用工具并支持多轮对话的 AI Agent。文章指出,Agent 的核心本质是一个持续调用 LLM、执行工具并回传结果的 `while` 循环,而非复杂的状态机或框架。项目通过内部统一数据结构与 OpenAI 兼容 API 格式转换层解耦模型供应商,并接入 DeepSeek API 实现真实运行。对开发者而言,该实现提供了理解 tool-calling、错误处理、会话历史持久化及跨供应商适配的最小可运行参考。
一、补丁一:给 RAG 装一个分诊台 医院的分诊逻辑 去医院看病,进门先遇到分诊台——不是所有病人都直接推进手术室。护士问两句: "挂个号开个药" → 普通门诊 "胸口疼、呼吸困难" → 急诊 分诊的
文章解释了 Agent 应用为何会从 LangChain 的线性链式编排走向 LangGraph 的图式工作流:核心原因并非架构潮流,而是多 Agent 拆分能够降低全量 prompt 带来的 token 成本和无关信息干扰。LangGraph 的核心组成是 State、节点和边,并通过条件边实现分支与循环,通过 checkpointer 和 thread_id 实现状态持久化与会话隔离。文中还展示了 `interrupt()` 与 `Command({resume})` 构成的人工确认闭环,适用于转账等高风险操作。5 个示例均未调用 LLM API,旨在聚焦图编排机制,运行结果尚未验证。
还在追新工具?聪明人已经在搭AI工作流了。Claude Code写新功能、Cursor改老项目、Agent解释代码——组合拳才是正解。
AI不会整体取代前端,但会结构性重构岗位。看2026年7月海内外行情+最新智能体数据:会用AI的前端,正在取代不用的。
从 PR Review 到 Bug 修复,我用三个 AI Agent 重构了日常开发工作流,团队每周节省 150+ 小时。附完整代码实现和成本分析。
“做出一个 Agent Demo 并不难,真正困难的是让它长期、稳定、可控地运行。” 近日,Agent Runtime 项目 ZGI 正式同步上线 Gitee (https://gitee.com/zgiai/zgi),并面向开发者开放源代码和部署文档。 ZGI 由一支分布在不同城市和地区的远程团队共同开发。过去半年多,我们一直在尝试解决一件事:为 Agent 提供一套真正能...
原文仅提供了一张与 Summit 2026 相关的视频/内容封面图,主题为 AI Agent 与前沿部署工程在商业决策智能中的实践。封面信息指向王玮及 InfoQ 精选视频,但未提供演讲正文、具体技术方案、数据或案例细节。对开发者和行业读者而言,该内容聚焦 AI Agent 工程化部署及其在企业商业决策场景中的应用方向。
拆解Workflow与Agent的本质差异。Workflow是确定性流水线,Agent是自主探索的思考者。从LangChain管道到ReAct框架,厘清两种范式各自的边界与交汇点。
domain是“数据库的影子”,有密码密文;dto是“API 的面孔”,数据库表结构经常变动,保证接口字段不变,多表联合组装成dto;
真去翻文档才发现,合着大模型说话的 “脑洞大小”,是靠好几个参数一起控的。之前我全用默认值,可不就要么保守要么放飞吗。 大模型 “造句”,本质是在玩概率抽奖 说出来可能有点反直觉,大模型写东西,其实根
一个 Hook 堵住 Claude Code、Codex 的大部分权限"漏洞" Claude Code 的权限规则是按命令前缀匹配的。 比如说:你配一条 Bash(git push:*),想让 AI
写在前面:风向变了 先上几个关键数据建立体感: 7月11日,obra/superpowers、mattpocock/skills、addyosmani/agent-skills 三个 Skills 仓
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Grok Build 实战:xAI 开源编码智能体 CLI,原生 MCP 打通工具链 当大家还在讨论「哪个编程智能体最强」时,xAI 悄悄做了一件更值得开发者关注的事——把 Grok Build 这个
前言 做AI对话页面时,你是不是踩过这个大坑: 发送提问后页面空白转圈,复杂推理要等十几秒才一次性吐出全部文字,用户流失率巨高。 市面上很多教程只给简单demo,没处理网络分片截断、环境变量配置、双向
项目数据模型均开源
Reqmango 是面向团队的自建开源项目管理工具。 解决什么问题 很多团队熟悉 Jira 一类工具的工作项类型、工作流与自动化,但也会卡在云端成本、数据驻留,以及入口需求仍靠人肉分诊。Reqmango 用 Docker 一键部署,数据留在自己的机器上。 核心能力 Intake 分诊:新需求先给出类型 / 优先级 / 疑似重复建议,拿不准的再人...
官方的开发者工具只有 Windows 和 macOS 版本,没法塞进 Linux CI;想用 Playwright 这类现代工具,又没有一个能在浏览器里跑的小程序运行环境。wxa-runner解决了
CAD 图纸叠加地图自动定坐标系、坐标转换与参数解算、图片转可编辑 DXF、构件识别与智能审图,一个平台全接住,说一句话就能做完。
Perplexity 上线了开源技能 /impeccable,把设计走查拆成布局、字体、对比度、无障碍四项自动检查,每用户 5000 credits 免费额度(10月31日前)。真正值得看的不是免费额
月之暗面凌晨放出 K3.1 Pro:2.8 万亿 MoE 参数、100 万 Token 上下文,API 输入 13 元 / 输出 68 元每百万 Token,比上代直接砍半。Terminal-Benc
本文详细介绍了面向 Go 生态的 Harness AI Coding 工具 onexai 的下载安装、AKSK 配置及核心能力架构。该工具不仅内置覆盖 50 多项 Go 团队开发规范与完备的服务脚手架,还深度集成了 MCP 协议与 Claude Code 等 AI 编码环境。实战演示表明,开发者只需单条自然语言提示词即可驱动 AI 自动构建符合规范的前后端全栈代码,显著降低了确定性工程规范在 AI 辅助编码落地中的实施门槛。
本文介绍了将 AgentScope-Java 接入 Spring Boot Web 体系并实现 SSE 流式输出的端到端方案。通过将 HarnessAgent 注册为 Spring 单例 Bean,结合 Reactor Flux 的 `streamEvents()` 与 Spring MVC 的 `SseEmitter`,开发者仅需约 60 行 Java 与 100 行 HTML 即可搭建具备打字机动效和工具调用状态可视化的 Web 对话界面。文章进一步梳理了协议事件裁剪、会话隔离与长连接超时等关键工程实践,并针对 Spring Boot 4 依赖拆分与响应式陷阱给出了具体的避坑指南,为 Java 开发者将 Agent 落地为生产级 Web 服务提供了高度可复用的实践参考。
你们敢信么?这是 Kimi 3.1 Pro 帮我做的: 相当的牛掰! 它的第一个版本是这样: 刚开始是有点抽象的。 这两个版本差距巨大! 第一个像是来搞笑的,第二个已经是专业作品了。 从下面的效果变成