让 AI 智能体学会自我进化：Agent Lightning 实战入门
本文将介绍 Agent Lightning 的核心架构和使用方法，并通过一个开源的"自修复 SQL 智能体"项目演示完整的训练流程。
Claude Code子代理实战：10个即用模板分享
简单的说子代理就是给AI指定一个专门的角色。
用 PydanticAI 让 LLM 输出变成可信赖的 Python 对象
本文会介绍 PydanticAI 的核心概念，解释为什么类型化响应对 agent 系统如此重要并给出与 CrewAI 集成的实际代码示例。
Agentic Memory 实践：用 agents.md 实现 LLM 持续学习
本文会概述如何通过持续更新 agents.md 文件来实现 LLM 的持续学习。
深度研究Agent架构解析：4种Agent架构介绍及实用Prompt模板
这篇文章将整理这些架构并顺便附上一些实用的prompt模板。
Lux 上手指南：让 AI 直接操作你的电脑
**Lux** 要是一个专门用于计算机操作的基础模型。
Pydantic-DeepAgents：基于 Pydantic-AI 的轻量级生产级 Agent 框架
有时候严格的类型安全加上一个干净的 Docker 容器，远比一张错综复杂的有向无环图（DAG）要好维护得多。
CrewAI 上手攻略：多 Agent 自动化处理复杂任务，让 AI 像员工一样分工协作
CrewAI是一个可以专门用来编排**自主 AI 智能体（Autonomous AI Agents）** 的Python 框架
AI智能体落地：Agent-Assist vs 全自动化完整决策指南
这些智能体该完全自主运行，还是应该保持人类在关键决策环节？
AutoGen框架入门:5个核心概念搭建智能体协作系统
AutoGen 通过创建多个专门化智能体，为每个智能体设定自己的角色、目标，来达到上面说的聊天能力，并且还能通过配置工具来获得代码执行能力。智能体之间通过消息机制通信，互相配合完成任务。
LangGraph 记忆系统实战：反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习
本文会探讨生产级 AI 系统如何使用 LangGraph 管理长期记忆流。LangGraph 是一个构建可扩展、上下文感知 AI 工作流的主流框架。
MCP与A2A协议比较：人工智能系统互联与协作的技术基础架构
本文综合分析基于Anthropic和Google的官方技术文档以及截至2025年4月的行业研究资料。
【LLM】Agent在智能客服的实践（AI agent、记忆、快捷回复 | ReAct）
# note 内容概况：结合京粉app学习agent的实践- Agent架构：通过模型训练提升LLM识别工具的准确性；设计可扩展并安全可控的agent架构扩展业务能力。- 记忆：多轮对话应用中如何组织、存储和检索记忆来提升大模型对用户的理解。- 快捷回复：利用快捷回复做用户意图的路径规划，实现业务目
AI Agent 热门的10篇论文
基于智能多智能体系统（MAS）的学习结合了从环境中收集信息、识别数据、智能分类数据和预测未来数据、存储数据、将数据传递到知识管理系统（如决策支持系统（DSS）和管理信息系统（MIS））的过程。这篇论文探讨了现有的多智能体系统研究，并确定了尚未充分解决的挑战。这篇论文讨论了多智能体系统（MAS）的结构
告别Hugging Face模型下载难题：掌握高效下载策略，畅享无缝开发体验
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智谱AI——智能体开发探索
使用智谱AI探索大语言模型智能体开发。
基于AutoGen的多Agent AI系统实践
AutoGen是一个由Microsoft开源的框架，专为构建和优化大型语言模型（LLM）工作流程而设计。它提供了多Agent会话框架、应用程序构建工具以及推理性能优化的支持。基于AutoGen框架使得能够方便地使用多Agent开发LLM应用程序。以下将介绍如何基于AutoGen构建和定制多Agent
大模型时代的APP：AI Agent（智能体）
Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。具有自主性、反应性、交互性等特征的智能“代理”。大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望。长期以来，研究者们一直在追求与人类相当、乃至超越人类水平的通用人工智能（Artificial Ge
大模型 Agent 任务 ，如何开发一个 AI 代理？
而大模型代理使用类似的思想，利用大模型的自然语言分析能力根据当前对话梳理达到目标需要执行的策略，然后一边执行操作一边根据反馈分析下一个操作，最后达到目标，生成总结输出。Agent 是目前认为最能够将大模型实际落地的应用方向，总的来说 Agent 其实就是提示词工程，通过更好的提示词来激发模型的能力。
人工智能时代的落地方案 ——AI Agent
大语言模型的浪潮推动了 AI Agent 相关研究快速发展，AI Agent 是当前通往 AGI 的主要探索路线。大模型庞大的训练数据集中包含了大量人类行为数据，为模拟类 人的交互打下了坚实基础；另一方面，随着模型规模不断增大，大模型涌现出了上 下文学习能力、推理能力、思维链等类似人类思考方式的多种
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