智能体

鸿蒙智能体开发实战：2.创建单Agent单 Agent（LLM 模式）是小艺开放平台提供的最基础的智能体编排方式。根据华为官方文档，LLM 模式是一种基于大模型的智能体编排方式，开发者按需选择大模型，根据业务逻辑编写提示词，以 LLM 为理解中枢，结合意图识别、工具调用、对话上下文，动态选择插件、工作流，响应用户需求。LLM 模式适用于简单对话、知识问答、基础内容生成等场景。

MicrosoftReactor

技术速递｜从一次性提示到标准化工作流：如何在 GitHub Copilot CLI 中使用自定义智能体作者：Jacklyn Carroll 排版：Alan Wang 自定义智能体能够让 GitHub Copilot CLI 理解你的技术栈和团队工作流程，将一次性的终端提示升级为可复用、可审查的标准化流程。

鸿蒙智能体开发实战：3.创建工作流在鸿蒙智能体开发系列的前两篇中，我们完成了开发环境的准备与智能体的基础配置。本篇将重点介绍**工作流（Workflow）**的完整开发流程。

【智能体工具使用实战08】实战项目：代码仓库健康度分析Agent本章你将学到：本章你将产出：一个能自动扫描Python项目、分析代码质量、生成诊断报告的Agent系统，以及一套完整的工程资产（规范、测试集、评测报告、迭代记录）全部章节：收录在专栏《AI应用工程化实战教程》之【智能体工具使用实战】

【智能体工具使用实战06】工具增强型Agent的评测体系本章你将学到：本章你将产出：一套能同时评估“输出质量”和“工具使用质量”的评测系统，以及一份包含工具调用审计的评测报告全部章节：收录在专栏《AI应用工程化实战教程》之【智能体工具使用实战】

带娃的IT创业者

GitHub 热门: coleam00/Archon —— 当 AI Agent 学会自我进化在当下的 AI 开发领域，“Agent”（智能体）无疑是最高频的关键词。然而，许多开发者在实际构建 Agent 应用时，往往会陷入一个困境：我们花费大量精力编排 Prompt、设计工具调用链，最终得到的却是一个行为模式固化、难以应对复杂变化的"脚本执行器"。一旦业务逻辑发生微小的偏移，或者数据结构出现新的变体，我们往往需要重新修改代码。

渡众机器人

智能体对抗挑战赛和空地协同侦排挑战赛的报名流程一、报名方式点击大赛官网（www.aicomp.cn）右上角“大赛报名”按钮（参考下图）进入登录页面。

AI大模型学习第十四天：Coze项目实战中的分治智慧前面几节课，我们学习了工作流、知识库、数据库、多模态这些“零件”。今天，我们要做一件更重要的事：把这些零件组装起来，解决一个真实的问题。

【智能体工具使用实战07】让Agent给自己造工具本章你将学到：本章你将产出：一个具备自建工具能力的Agent，以及至少一个由Agent自己创建并成功调用的新工具全部章节：收录在专栏《AI应用工程化实战教程》之【智能体工具使用实战】

把 Claude Code 变成你的架构顾问：如何用“隐式重构模式”自动消除代码坏味道大家好，我是小悟。Claude Code 作为一款强大的 AI 编程助手，大多数人只用到了“解释代码”、“生成函数”等基础功能。经过深度探索，我发现了一套 “上下文链式调试” 与 “隐式重构规则” 的组合用法，能极大提升复杂项目中的代码质量与调试效率。

【智能体工具使用实战04】构建执行沙盒与安全边界本章你将学到：本章你将产出：一个经过安全测试的执行沙盒模块 sandbox.py，以及一个新增了 execute_python 工具的Agent 全部章节：收录在专栏《AI应用工程化实战教程》之【智能体工具使用实战】

【GitHub】 Headroom 深度解析：AI Agent 上下文压缩层的完整技术拆解一句话总结：Headroom 是一个在 LLM 收到内容之前自动压缩上下文的本地优先压缩层，通过 6 种自适应算法配合可逆缓存（CCR）机制，实现 60-95% 的 Token 削减，且回答质量零损失。

让 Agent 在对话中成长：自进化机制的五层实现自进化 (Self-evolution) 是 Agent Harness 的核心模块，拥有自进化能力后 Agent 才能在长期的任务交互中不断成长，总结和改进自己的技能、记录用户的反馈和偏好，从被动应答升级为能够主动复盘和自我成长的 Agent。本文以 CowAgent 开源项目为例，介绍 Agent 框架中五层自进化机制的架构设计和工程实现。

ragas官方文档中文版（十六）智能体或工具使用工作流可以在多个维度上进行评估。以下是一些可用于评估智能体或工具在给定任务中性能的指标。

Anthropic Claude Fable 5 深度解析2026 年 6 月 9 日，AI 公司 Anthropic 正式发布新一代旗舰模型Claude Fable 5及其孪生版本Claude Mythos 5，标志着大模型竞争从参数规模竞赛转向 “安全对齐 + 极致能力” 的双轨新阶段。Fable 5 作为 Anthropic 首个面向公众开放的 “Mythos 级”（最高能力等级）模型，在推理深度、编程能力、长文本处理与多模态理解上实现全面突破，同时通过严格安全护栏平衡能力与风险，成为当前全球综合性能最强的商用大模型之一。以下从核心定位、技术架构、性能表现

【智能体工具使用实战01】当智能体需要“动手”干活从第一部**《智能体工程化实战：从“写Prompt”到“造智能体”》**走过来，你已经掌握了一套完整的工程化方法。

CrewAI 安装、使用方法详细全解数据来源: GitHub API、官方文档 (docs.crewai.com)、README、社区文章

蜂群智能系统中“非必要不添加“原则的有效性再审视：基于分布式决策与通信复杂度的理论推导针对用户在大型科研项目管理中提出的"非必要不添加"原则，探究其在蜂群协同系统（Swarm Intelligence Systems）和分布式多智能体系统中的适用性。通过对现有文献的系统分析发现：蜂群智能系统与传统的集中式团队管理模式存在本质区别，布鲁克斯定律（Brooks’ Law）所依赖的"全连接沟通模式"在蜂群系统中并不成立。相反，由于蜂群系统采用局部交互机制、去中心化决策和分布式架构，其通信复杂度通常是线性的 O(n) 或对数级的 O(log n)，而非布鲁克斯定律假设的二次方增长 O(n²)

云知声 U2 原生智能体大模型深度解析2026 年 6 月 8 日，港股 AGI 第一股云知声（Unisound）正式发布新一代通用大语言模型U2，定位为 “天生为执行而生的原生 Agent 大模型”。U2 跳出行业盲目堆叠参数、比拼输出长度的内卷路径，以 “高智能密度 × 高 Token 价值” 为核心主张，重构大模型效率与商业价值，在权威评测中跻身国产大模型第一梯队，成为兼顾强能力、低成本、易落地的标杆级产品。以下从核心定位、技术架构、性能表现、核心能力、应用场景、定价策略与行业价值七大维度，全面解析这款里程碑式国产模型。

【AI智能体工程化实战06】实现自动化评测与迭代本章你将学到：本章你将产出：一个评测智能体、一个批量评测脚本、一份完整的评测报告、一个迭代优化后的业务智能体V1.1、以及一份清晰的Git版本历史全部章节：收录在专栏《AI应用工程化实战教程》