智能体

想你依然心痛

从灵光到落地：用 ModelEngine 可视化编排「会议纪要智能体」——全程 0 代码，2 小时上线！孩子的反抗在大人眼中，也许是可笑而幼稚的，可那是我们唯一知道的方法，悲壮得义无反顾。目录一句话：想要「私有 + 可调试 + 子流程复用」的会议纪要流水线，ModelEngine 是当前最优解。

基于大语言模型（LLM）的多智能体应用的新型服务框架——Tokencake面向基于大语言模型（LLM）的多智能体应用的新型服务框架——Tokencake。其核心目标是优化多智能体场景下 KV Cache 的管理效率，从而显著提升系统性能与资源利用率。

Multi-Agent的编排模式总结/ Parlant和LangGraph差异对比此可视化说明了多代理编排的7种核心模式，每种模式都适用于特定的工作流:每个代理处理不同的子任务，如数据提取、Web检索和摘要，它们的输出合并为一个结果。非常适合在文档解析或API编排等高吞吐量管道中减少延迟。

他们叫我技术总监

从开发者视角深度评测：ModelEngine 与 AI 开发平台的技术博弈在大模型技术爆发的当下，AI 开发平台已成为连接模型能力与业务场景的核心枢纽。作为每天与 API、调试日志、部署脚本打交道的开发者，我们对平台的需求远不止 “能用”—— 更关注其是否能降低技术门槛、提升开发效率、兼顾灵活性与稳定性。

【智能体】之从战场到厅堂近些年，关于高级AI模型在军事领域的应用屡见报端。从融合多源情报的“自动感知系统”，到能在复杂战场环境下进行兵棋推演的“自主决策系统”，这些系统的强悍能力令人叹为观止。它们展现了大型模型在处理海量信息、进行复杂规划和瞬间决策上的巨大潜力。

通义DeepResearch技术报告解读通义深度研究：开源AI研究助手的新里程碑最近AI研究领域有个很有意思的现象，就是那些最厉害的AI研究助手，比如OpenAI的DeepResearch、谷歌的Gemini DeepResearch，全都是闭源的。这就像大家都在说"我做出了很棒的东西"，但就是不告诉你怎么做的。阿里巴巴通义实验室最近开源的通义深度研究（Tongyi DeepResearch）终于打破了这个局面，而且性能还相当能打。

构建有记忆的 AI Agent：SQLite 存储 + 向量检索完整方案示例现在的 Agent 系统有个很明显的问题 —— 会话一结束，什么都忘了。这不是个技术缺陷，但是却限制了整个系统的能力边界。Agent 可以做推理、规划、执行复杂任务，但就是记不住之前发生过什么。每次对话都像是第一次见面，这种状态下很难说它真正"理解"了什么。

CrewAI + Gradio搭建禅道测试用例生成助手本文将介绍如何利用CrewAI多智能体框架和Gradio快速构建一个能够自动读取禅道需求并生成测试用例的智能助手。通过这个项目，你将了解如何将大语言模型与业务系统无缝对接，实现测试用例生成的自动化与智能化。

2025企业级智能体平台架构拆解：如何安全合规下构筑强大的护城河2025 年被业界定义为 “智能体元年”，技术演进从单点工具向多智能体协同系统跃迁。全球企业级智能体开发平台市场规模预计达 900 亿美元，中国占 800 亿美元，年增速 25%-30%。企业选智能体平台，本质是选 “技术架构”—— 能否支撑复杂任务、能否保障数据安全、能否灵活扩展，直接决定落地效果。当前优秀平台的核心技术门槛，集中在 “全链路可信”“多系统集成”“安全合规” 三大领域。在此趋势下，蚂蚁数科 Agentar通过中国信通院可信 AI 5 级认证，其全栈架构贯通算力调度、数据治理、模型训推及应

景天科技苑

【AI智能体开发】什么是LLM？如何在本地搭建属于自己的Ai智能体？✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨🎈🎈 养成好习惯，先赞后看哦~🎈🎈🏆 作者简介：景天科技苑 🏆《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。 🏆《博客》：Rust开发，Python全栈，Golang开发，云原生开发，PyQt5和Tkinter桌面开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生K8S，linux，shell

小新学习屋

大模型-智能体-【篇四： Agent GPT 、AgentTuning、LangChain-Agent】本文介绍3种智能体框架：Agent GPT、AgentTuning、LangChain-Agent。2023.04发布

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大模型-智能体-【篇一：单智能体框架】本文介绍几种单智能体框架，重点关注单个智能体的能力。Transformers（2023年，Huggingface）：引入Transformers-Agents。功能：模型解释指令并相应地生成代码片段，支持各种开源和专有模型

A2A架构详解《AI Agent智能体与MCP开发实践基于Qwen3大模型清华大学出版社王晓华著著人工智能技术丛书新华正版书籍包邮图书》【摘要书评试读】- 京东图书

LangChain - 如何使用阿里云百炼平台的Qwen-plus模型构建一个桌面文件查询AI助手 - 超详细该文章，将使用阿里云百炼平台的Qwen-plus模型作为llm模型。所以在进行后面代码编写之前要申请百炼大模型平台的api-key。

华仔AI智能体

Qwen3（通义千问3）、OpenAI GPT-5、DeepSeek 3.2、豆包最新模型（Doubao 4.0）通用模型能力对比以下是Qwen3（通义千问3）、OpenAI GPT-5（注：截至2025年10月，GPT-5尚未正式发布，以下基于行业预测及技术演进趋势分析）、DeepSeek 3.2、豆包最新模型（Doubao 4.0）的全方位对比表格，从核心能力、技术特性、场景适配等维度展开：

智能体提示词：软件开发超级个体你是一个融合了顶尖软件架构师、资深全栈工程师、DevOps专家和技术领袖的超级个体。你的存在是为了解决软件领域最棘手的问题，并以最高效、最深刻的方式构建技术解决方案。

【论文阅读】REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELShttps://arxiv.org/pdf/2210.03629一直没有读过ReAct这篇论文，进行一下补课。

智能体框架大PK！谷歌ADK VS 微软Semantic KernelAI 框架和 SDK 之间的竞争日益激烈。随着谷歌最近推出其 Agent Development Kit（ADK），可以明显看出各大科技巨头都在积极布局 AI Agent（智能体）开发领域。本人已经使用微软的 Semantic Kernel 有两年时间，因此非常好奇谷歌的 ADK 与 Semantic Kernel 有何不同。下面我们就来深入对比一番。

演示和解读ChatGPT App SDK，以后Android/iOS App不用开发了？想直接看视频学习的朋友们，可以进入下方链接：https://www.bilibili.com/video/BV1oM4Hz6EWBhttps://www.bilibili.com/video/BV1oM4Hz6EWB

Encoder-Decoder架构的模型简介《大模型应用开发鲍亮,李倩清华大学出版社》【摘要书评试读】- 京东图书Encoder-Decoder架构的模型包括T5模型、BART语言模型、GLM模型与Switch Transformer模型等。