本文深入剖析了MetaGPT、LangGraph和A2A三大主流多智能体协作系统，将其核心机制与传统软件工程模式进行比较，揭示了其设计思想的传承与创新。读者可从中洞悉AI协作系统的构建原理，理解其与成

最近亲测完成了 OpenClaw 的部署，把全程步骤整理出来分享给大家，适配中国大陆网络环境，还会教大家配置英伟达免费的 AI 模型（包含 kimi-k2.5），所有代码直接复制就能用，跟着步骤走全程

大家好，我是孟健。 今天，AI 编程史上最疯狂的一天。 Claude 和 GPT 选在同一天、同一时刻发布重磅更新。 Anthropic 放出 Opus 4.6，OpenAI 紧跟着扔出 GPT-5.

Model Context Protocol (MCP) ，即模型上下文协议，是一个开放标准和开源框架，旨在为大型语言模型（LLMs）应用提供一个标准化的接口，使其能够无缝集成和交互外部数据源、工具和

在前几章中，我们从单体能力与整体系统两个层面，为构建鲁棒、可扩展且安全的智能体系统打下了基础。我们设计了能够协同工作、遵循指令，并能与人类及外部系统安全交互的智能体。概括来说，我们已经构建出一批能力很

隔三差五就会有一款AI应用跳出来改变世界，比如前两天蹦出来的 Clawdbot，真要它帮你干活你得把内裤交给它保管，你敢吗？ 但不试过怎么知道不适合自己呢？ 试试就试试

在前几章中，我们建立了让智能体系统实现协同（coordinated） 、合规（compliant）与鲁棒（robust） 的架构模式。一个可靠且透明的系统，是最关键关系的必要基础：也就是 AI 智能体

在上一章中，我们建立了单个智能体的架构蓝图，探讨了它们的解剖结构与核心能力。我们看到，一个设计良好的单智能体就已经能够成为自动化任务的强大工具。然而，企业中最复杂、最有价值的挑战往往超出任何单个智能体

在本书的第一部分，我们为理解生成式AI奠定了基础，并描述了它向更复杂、更分布式的AI形态演进，以及向更自主系统发展的路径。我们探讨了GenAI在企业中的变革性潜力，借助“智能体式AI成熟度模型（Age

在上一章中，我们详细介绍了使多个智能体能够协同工作的协调模式，通过结构化协作来处理复杂问题。我们已经具备了让智能体进行规划、共享知识并解决冲突的蓝图。然而，要让一个智能体系统超越原型、进入生产级企业环

只说应用层的AI赛道，前端是非常适合转AI的，目标岗位可以是AI工程师/AI产品经理，做得好的可以干到AI负责人，并且我身边已经有很多鲜活的案例，所以大家不必焦虑。

n8n是一个强大的工作流自动化工具，允许用户通过可视化方式连接不同的应用程序和服务。它将AI功能与业务流程自动化相结合，它可以帮助开发者和非技术人员创建复杂的工作流，实现数据在不同系统间的自动传输和处

Spring AI中的多轮对话艺术：让大模型主动提问获取明确需求 在日常我们与大模型交互的过程中，通常是我输入一个问题或者场景要求，然后大模型基于我给出的信息进行生成内容。这种方式很容易出现一个答非所

深入浅出LangChain4J 1.走进LangChain 1.1.什么是LangChain4J？ LangChain4J就像Java的Spring框架一样，为LLM的接入提供了一套标准的接入能力。L

2026年初，人工智能领域迎来了现象级产品——OpenClaw。这款由独立开发者Peter Steinberger打造的开源智能体平台，在短短两个月内斩获14.2万GitHub stars，创下Git

要收最近AI相关话题中什么最火，毫无疑问是Claude Skills，让我感到震惊的倒不是它为什么火爆，而是SpringAI居然已经迅速支持上Skills了，这效率真的是堪比🚀了

在日常办公中，重复发送通知邮件、定时推送报表、表单提交后自动回复等场景十分常见，手动操作不仅耗时，还容易出现遗漏或错误。n8n作为一款开源的可视化工作流自动化工具

Google最近发布了一篇关于Agent长达60页的文件： 《初创公司技术指南：AI Agents》 ，这份报告从宣传来说表达了自己与之前偏理论的文章不一样，他还是暴露了不少细节技巧，对正在做Agen

Qwen3-VL-Embedding 的向量取值有何不同 作者：吴佳浩 撰稿时间：2026-2-1 最后更新：2026-2-3 测试模型: Qwen3-VL-Embedding-8B 前言 为什么这个