技术栈
ai agent
新知图书
2 小时前
人工智能
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ai agent
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智能体
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langgraph
React的预构建creat_agent模块详解
京东购书链接前面我们基于原生LangGraph完成了基础React的设置与使用，从工具定义、节点逻辑到图结构搭建都需要手动配置，可以看到，采用全手动实现虽然能精准控制流程，但步骤相对烦琐。
AI自动化工坊
1 天前
开发语言
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人工智能
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ai
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rust
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agent
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ai agent
OpenFang实战指南：用Rust构建高并发AI Agent操作系统
很多开发者在使用传统Python框架（如LangChain、AutoGen）开发AI Agent时，会遇到一些生产环境特有的问题：
damo王
1 天前
人工智能
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microsoft
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火山引擎
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ai agent
云浏览器：让 AI Agent 真正拥有“眼睛“——火山引擎 ArkClaw 新功能体验
# 云浏览器：让 AI Agent 真正拥有"眼睛"——火山引擎 ArkClaw 新功能体验## 为什么 AI Agent 需要一双"眼睛"？
攻城狮7号
2 天前
人工智能
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ai agent
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saas末日
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saas升级重构
SaaS的末日重构：AI Agent浪潮下的危机与新生
目录前言一、 市场恐慌的源头：“软件-PE”的死亡循环二、 核心重构：AI 将如何改造企业级 SaaS？
Zero.Ki
2 天前
ai
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ai agent
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minimax
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openclaw
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token plan
MiniMax 权益码 Token Plan 套餐 9 折优惠
🚀 MiniMax Token Plan 惊喜上线！新增语音、音乐、视频和图片生成权益。邀请好友享双重好礼，助力开发体验！ 好友立享 9折 专属优惠 + Builder 权益，你赢返利 + 社区特权！ 👉 立即参与：https://platform.minimaxi.com/subscribe/token-plan?code=DGhuInagjB&source=link
zhangshuang-peta
2 天前
人工智能
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ai agent
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mcp
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peta
如果没有 MCP，AI 系统会走向哪里？
一、这是一个“反事实问题”，但并不抽象（This Is a Counterfactual Question, but Not an Abstract One）
zhangshuang-peta
2 天前
人工智能
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中间件
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ai agent
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mcp
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peta
MCP 会不会成为 AI 系统的“新中间件”？
一、为什么人们开始把 MCP 和“中间件”类比？（Why Do People Start Comparing MCP to “Middleware”?）
zhangshuang-peta
2 天前
人工智能
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ai agent
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mcp
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peta
MCP 的落地路径：从 PoC 到规模化部署的 4 个阶段
一、为什么 MCP 的落地一定是“分阶段”的？（Why Must MCP Adoption Be Phased?）
zhangshuang-peta
3 天前
人工智能
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架构
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ai agent
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mcp
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peta
MCP 在企业架构中的位置：它该放在哪一层？
一、为什么“放在哪一层”是一个必须回答的问题？（Why Is “Which Layer It Belongs To” a Mandatory Question?）
zhangshuang-peta
3 天前
人工智能
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ai agent
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mcp
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peta
MCP 与 AI Agent：为什么 Agent 离不开协议？
一、为什么一谈到 Agent，就一定会谈到 MCP？（Why Does Talking About Agents Inevitably Lead to MCP?）
Elaine336
3 天前
设计模式
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llm
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软件架构
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ai agent
【Agent 设计模式全景图：从 ReAct 到工业级多智能体架构】
在软件工程领域，AI 工具正经历从 GitHub Copilot（生成式补全）向 Claude Code / Cursor / Trae（任务级智能体）的代际跨越。这一转变的核心在于底层处理逻辑从“概率预测”向“目标驱动”的范式转移。
zhangshuang-peta
3 天前
人工智能
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ai agent
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mcp
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peta
MCP 的执行与回执：如何让每一步可追踪、可验证、可审计？
一、为什么“执行”和“回执”在 MCP 中如此重要？（Why Are Execution and Receipts So Important in MCP?）
最初的↘那颗心
4 天前
ai agent
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企业级ai
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上下文工程
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记忆体系
企业级 AI Agent 工程方法论：上下文工程与记忆体系实战（中）
上一篇我们聊了 AI Agent 的核心架构、工具工程化和 RAG 演进路径。这篇来讲两个在生产中极其关键但容易被忽视的环节：上下文工程和记忆生成流水线。大部分 Agent 在生产中翻车，根因往往就出在这两块。
chimooing
4 天前
ai agent
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开发者工具
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自托管
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openclaw
OpenClaw 进阶：多 Agent 协作与任务编排实战
<h2>前言</h2><p>本系列文章持续更新 OpenClaw 技术栈，帮助开发者掌握自托管 AI 网关的核心技能。</p>
最初的↘那颗心
4 天前
ai agent
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安全防御
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agentops
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mcp
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a2a
企业级 AI Agent 工程方法论：安全防线、协作网格与质量飞轮（下）
前两篇我们讲了 Agent 的核心架构、工具工程化、上下文工程和记忆体系。这篇来聊 Agent 走向生产的最后三道关：安全纵深防御、MCP/A2A 互操作，以及AgentOps 质量工程与 CI/CD 流水线。这些是把 Agent 从 demo 推向生产级系统的硬门槛。
最初的↘那颗心
4 天前
大模型
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rag
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ai agent
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mcp
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企业级ai
企业级 AI Agent 工程方法论：从原型到生产的完整指南（上）
2025年，大模型拥有推理能力之后，做一个简单的 demo 非常容易，但要真正应用到生产环境，就没那么简单了。本文系统梳理企业级 AI Agent 的核心架构、工具工程化、记忆体系与 RAG 演进路径，帮助你走好 Agent 落地的"最后一公里"。
人工智能研究所
5 天前
人工智能
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深度学习
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开源
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github
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ai agent
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字节跳动
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deerflow2.0
字节开源 DeerFlow 2.0——登顶 GitHub Trending 1，让 AI 可做任何事情
打开 deerflow 的官网，瞬间被首页的这段文字震撼到了，do anything with deerflow。让 agent 做任何事情，这让我同时想到了 openclaw 刚上线时场景。
QC·Rex
6 天前
人工智能
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ai agent
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任务编排
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多智能体系统
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claude code
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自主代理
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llm 应用
AI Agent 编排实战：从零构建多智能体协作系统
2026 年 3 月，AI Agent 技术迎来爆发式增长。GitHub Trending 榜单上，多个多智能体框架项目单日获得数千星：ByteDance 开源的 deer-flow（44,883 星）、TradingAgents 金融交易框架（41,392 星）、ruflo 编排平台（25,458 星）等。与此同时，Anthropic 推出 Claude Code 自动模式，标志着 AI 编程助手从"辅助工具"向"自主代理"的重大转变。
新知图书
6 天前
人工智能
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ai agent
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智能体
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langgraph
LangGraph中的输出范式
https://blog.csdn.net/brucexia/article/details/158845706
arvin_xiaoting
7 天前
java
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前端
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学习
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signal
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ai agent
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openclaw
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signal-cli
OpenClaw学习总结_II_频道系统_5：Signal集成详解
II. 频道系统 - 5. Signal📍 课程位置 阶段：II. 频道系统 课序：第 5 课 前置知识：II-4. Slack 后续课程：II-6. iMessage