首先，让我们从Agent的定义开始探索： AI Agent（人工智能代理）是一种智能实体，它能够感知环境、自主决策并执行动作。与传统AI系统相比，Agent不仅能响应问题，还能主动完成一系列复杂任务。

随着LLM的能力越来越强，Agent设计中更多决策权会交给模型，但是在Deep Research这种场景下，好像还是以工作流作为基本实现思路会更加合适一些，用于确保生成研究内容的质量下限。

​当前AI智能体技术已从单一任务执行向多智能体协同进化。本文将系统拆解智能体架构设计的九大核心技术，覆盖基础架构、协作机制与交互协议三层体系，并配图详解实现方案。 一、基础层：智能体核心能力构建​​

字节这回是真低调，悄悄上线了个新功能，甚至连官号都没单独宣传。 今天凌晨，OpenAI 发布了 GPT-5，本来是想用扣子空间生一篇播客，结果看到它多了一个「设计」模块。 前阵子在体验扣子空间「网页」

前言：Human-in-the-Loop（HIL）是一种AI系统设计模式，它允许人类在AI Agent的决策过程中介入并提供反馈或决策。在HIL系统中，AI Agent在执行某些关键操作前会暂停，等待

现有的大模型已经非常智能。但即便是最聪明的人，如果不清楚自己要做的事情的上下文，也很难给出令人满意的交付。两款产品可能在做完全相同的事情，一款给人感觉充满魔力，但另一款却像个廉价的演示品。差别在哪里？

LangChain帝国裂变：轻量化 vs 企业级 vs 垂直专精，四大框架技术霸权争夺战 随着大模型应用分层化趋势加剧，LangChain的"大而全"架构已非唯一选择。本文基于技术架构特性，对比分析四

前言：“ISC.AI 2025互联网安全大会开幕式及未来峰会”于8月6日在北京举行。360集团创始人、ISC大会主席周鸿祎在演讲中表示，行业里还有很多的争论，到底是做单智能体还是多智能体。多智能体这个

一、MCP Server技术架构 ​​核心功能定位​​： ​​双模连接机制对比​​： 模式 协议 延迟 适用场景 安全等级 Stdio 进程通信 1-5ms 本地开发/调试 ★★☆☆☆ SSE HTT

可能大家还不太清楚Coze开源意味着什么，对于开发者来说意味着你可以使用Coze的源码进行二次开发，并因此催生出更多全新的商业模式。

朋友圈有朋友问了，既然Coze可以本地部署，那我们平时在使用的各种大模型（例如：元宝、豆包、kimi等应用）是不是也可以本地部署呢？今天我来统一给大家解密。

多Agent协同通过分工协作强化企业搜索分析，结合RAG融合多源信息与推理链，并行检索提升效率，实战演练搜索+分析场景，并解决死循环等常见问题，实现灵活决策。

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传统测试的三重困境 困境一：人力密集，效率低下 在引入AI测试工作流之前，我们团队面临的典型问题： 人力投入巨大： 120人的开发团队需要30人的测试团队 每个功能平均需要3天设计测试用例 回归测试。

RAG与MCP：AI大模型进化的黄金双翼 引言： 在大型语言模型（LLM）日臻成熟的今天，如何突破其固有限制成为关键议题。检索增强生成（RAG）与多模态上下文处理（MCP）技术正成为驱动大模型能力跃升

在近日举行的DataFun AI+BI智能驱动峰会上，火山引擎数智平台专家以《Data Agent：超越BI与AI的边界》为主题进行了深度分享，介绍新一代智能数据分析产品Data Agent。该产品通

摘要 随着大语言模型（LLMs）和大推理模型（LRMs）的能力不断提升，构建具备长期任务规划与复杂信息检索能力的智能体Agent成为关键研究方向。阿里通义实验室提出WebDancer——一套从数据构建

大家是否还记得，今年3月份横空出世的AI产品Manus？ Manus号称是全球首款通用Agent的产品，它刚刚上线的时候在AI圈子里红极一时

ShadowAI 🚀 一个基于AI的智能Mock数据生成库 目前支持二维表格生成了，可支持csv，markdown，html等格式生成！