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...

Hugging Face近期将其Tiny Agent设计理念扩展至Python领域，通过创新的模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）显著简化了大语言模型（LLMs）的工具集成流程。这一突破性进展使开发者仅需约70行代码即可构建...

近日，一篇关于构建基于大语言模型（LLM）的智能体系统的实践框架引发业内关注。该框架提出以评估为核心的开发方法论（Evaluation-centric Development），为AI智能体的研发提供了系统性指导。文章深入探讨了如何通...

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...

本文系统介绍了如何结合检索增强生成（RAG）技术与大语言模型运维（LLMOps）构建高仿真智能体的技术路径。作为当前AI领域的前沿方向，该方案通过实时监控智能体的决策过程、知识检索准确性和生成质量等关键指标，显...