ai agent

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MCP 与治理：当 Agent 成为组织决策的一部分一、当 Agent 影响决策，问题就不再只是“系统稳定性”1、Agent 一旦进入决策链，就进入了“组织治理域”

[FastMCP设计、原理与应用-11]Transform——数据炼金术，跨协议边界的无缝适配与格式转换Transform核心作用是在MCP服务器处理请求的生命周期中，允许我们拦截、修改或过滤工具、资源（包括静态资源和动态资源模板）和提示词（模板）的读取。

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MCP 与下线机制：如何安全地“关掉”一个 Agent 系统？一、能否“安全下线”，决定 Agent 是否真的能上线1、下线不是异常场景，而是系统生命周期的一部分在很多团队的直觉里，“下线”往往意味着：

两行注解把企业 RPC 接口变成 AI 工具标签：Java Agent j-langchain RPC Dubbo Feign @AgentTool @Param @ParamDesc 前置阅读：AgentExecutor：用一行代码启动 ReAct Agent 适合人群：希望把已有 Dubbo / Feign / gRPC 等 RPC 服务快速接入 AI Agent 的 Java 开发者

MCP HTTP 传输详解：比 SSE 简单，但有一个意外的坑标签：Java MCP HTTP OkHttp Session SSE格式解析 j-langchain 前置阅读：MCP SSE 传输详解：双通道设计与异步请求匹配适合人群：需要对接支持 HTTP 传输的 MCP 服务、或希望理解三种传输方式差异的 Java 开发者

带电的小王

Hermes：介绍 -- 继“AI小龙虾“OpenClaw之后的“AI爱马仕“到底是什么？更多内容：XiaoJ的知识星球...上线不到 2 个月，GitHub 9W+ Star，多家云厂商连夜出模板——2026 年最火的开源 AI Agent 之一，不是又一个聊天机器人。

AI自动化工坊

SemaClaw开源框架实践指南：从提示工程到安全工程的AI代理基础设施变革如果你最近在关注AI代理的发展，可能会注意到一个明显的趋势转变：2026年初，随着OpenClaw等个人AI代理开始规模化部署，数百万开发者开始将AI代理真正融入生产工作流。这带来了全新的工程挑战——传统的"提示工程"和"上下文管理"已经无法满足生产级系统的需求。

是娇娇公主~

AI Agent详解最近 AI 圈子里最火的词就是 Agent。无论是字节、阿里还是腾讯的招聘 JD，几乎都把 Agent 开发能力列为加分项或必备技能。很多小伙伴（包括我刚入门时）都觉得 Agent “听起来很高大上”，其实它就是让大模型（LLM）从“只会聊天”变成“能真正干活”的关键进化。

在未来等你

AI Agent Skill Day 13：Knowledge Graph技能：知识图谱查询与推理【AI Agent Skill Day 13】Knowledge Graph技能：知识图谱查询与推理在“AI Agent Skill技能开发实战”系列的第13天，我们聚焦于Knowledge Graph（知识图谱）技能——这是构建具备结构化知识理解与多跳推理能力智能体的核心模块。随着大模型在事实性问答、复杂关系推理等任务中暴露出幻觉和知识边界问题，将外部结构化知识源（如Neo4j、Amazon Neptune、Apache Jena等）与LLM深度集成，已成为提升Agent可靠性与专业性的关键路径。本技能

特立独行的猫a

小模型也能写出大工程——AtomCode（ClaudeCode国产替代）的介绍及使用2026年4月18日，AtomCode 正式开源。这是款基于纯 Rust 构建、原生支持国产大模型、完全开源、Token 限免的 AI 开发工具，将从输入需求到代码运行的开发主导权，彻底交还给开发者本身。4 月 18 日，AtomCode Developer Day 在北京盛大启幕，与百位技术大咖、开源创作者、开发者代表共同见证开发范式的革新。

在未来等你

AI Agent Skill Day 15：Semantic Search技能：语义搜索与相似度匹配【AI Agent Skill Day 15】Semantic Search技能：语义搜索与相似度匹配

第一个简单 Agent 实战：天气查询 + 计算器工具 Agent前面几篇，我们已经讲了 Agent 最核心的几个基础：但到这里，很多人还是会觉得：概念我懂了，可我还是不知道怎么把它们真正拼起来。

MCP 协议通信详解：从握手到工具调用的完整流程标签：MCP Model Context Protocol JSON-RPC Agent 工具调用协议适合人群：希望理解 MCP 底层通信机制、或需要自行实现 MCP 客户端的开发者

内存（Memory）基础：ConversationBuffer、Summary Memory 等很多人第一次做 Agent 时，都会遇到一个问题：第一轮：第二轮：或者：过了几轮以后：明明刚刚说过，它却忘了。

第5篇：ReMe——文件即记忆，让用户可读、可改、可迁移当所有记忆框架都在追求更复杂的存储架构时，阿里 AgentScope 团队却选择了一条“返璞归真”的路：把 Agent 的记忆直接存成 Markdown 文件。ReMe（Remember Me, Refine Me）是一个极致的“透明化”记忆框架——所有长期记忆都以人类可读的 Markdown 格式保存在 .reme/ 目录中，用户可以随时打开查看、手动修改、甚至批量迁移。本文深度拆解 ReMe 的双轨设计（文件 + 向量）、三种记忆分类（个人/任务/工具）、0.7+0.3 的混合检索策略，以及“记忆扩展

深入浅出 LangChain —— 第三章：模型抽象层📖 本章学习目标完成本章后，你将能够：在实际开发中，你可能会遇到这样的困境：场景：你的团队正在用 OpenAI 的 GPT-4o 开发一个 AI 助手。突然有一天：

IPHWT 零软网络

从被动应答到主动处理：零软智慧通讯的AI Agent与知识库实践传统企业通讯系统常面临明显的效率瓶颈：客户来电依赖人工按键转接，客服需跨系统翻阅文档获取答案，调度员则在海量数据中手动检索信息。这些重复性操作不仅拖慢了响应速度，也占用了大量人力资源。零软智慧通讯产品引入AI Agent与智能知识库，旨在改变这一现状，将通讯系统的职能从基础的信息传递，升级为直接解决业务问题的处理中枢。

iforgeAI再次升级：更强大的 AI 数字团队来了！最近对 iforgeAI 做了一次重要升级，正式发布 v1.3.0 🎉 这次更新主要围绕「智能体能力」做了增强，尤其是对 Trae 生态的适配，让整体协作更加流畅、实用。

Hermes Agent 一周暴涨五万 Star，但我劝你别急着追Hermes Agent 两个月到 91K Star，增速惊人但有水分疑点；Agent 框架已 9,900+ 个，框架疲劳比 FOMO 更值得警惕。与其追框架，不如建体系——理清代码资产、从八十分开始让 AI 补胶水、建立框架无关的工程纪律。