清华大学团队开源AgentScope框架，为大型语言模型应用开发提供全新范式。该框架采用智能体导向编程（Agent-Oriented Programming）设计理念，显著提升LLM应用的透明度和实时可控性。其核心特性包括工具管理、长时记...

GitHub开源项目ScreenCoder推出了一项突破性技术，通过模块化多智能体架构实现UI设计稿到代码的自动化转换。该系统具备三大核心技术能力：1）基于计算机视觉的界面元素识别；2）动态布局规划算法；3）自适应代码生成...

AWS实验室推出的开源项目agent-squad为构建协作式多智能体AI系统提供了全新框架。该技术突破性地实现了多智能体之间的任务规划、工作委派和协同问题解决能力，标志着分布式人工智能向复杂任务处理迈出重要一步。其核...

OpenAI最新发布的《构建智能体的实用指南》为开发者提供了从单智能体系统到多智能体系统的进阶路径。指南强调，在构建多智能体系统前，应先掌握单智能体的开发，并推荐使用管理者模式，即通过工具调用或去中心化的任...

SWE-Factory项目近日发布了一套自动化训练与评估管道，专门用于GitHub问题解决任务。该系统的核心创新在于采用了基于大语言模型（LLM）的多智能体系统架构，通过模拟人类开发者的协作模式，实现了软件开发问题的智能...

Anthropic在其工程博客中详细披露了多智能体系统的关键技术突破，包括提示设计、工具协调和生产可靠性挑战的解决方案。该系统采用协调器-工作者模式，由一个主导智能体生成多个专用子智能体进行并行搜索，性能远超基...

开源项目Container Use近期在GitHub发布，该工具专为AI编程代理（coding agents）设计，能够创建隔离的开发环境，支持多代理同时安全、独立地协作开发，且兼容任意技术栈。这一创新解决了AI协同编程中的环境隔离与资...

该视频教程通过一个精简案例，系统演示了最小成本路径算法(MCP)与智能体间通信检测(A2A)的核心技术原理。MCP作为路径优化领域的经典算法，在物流调度、网络路由等场景具有重要应用价值；而A2A通信检测机制则是分布式...