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惊现狠人手搓Agent心经！LLM的Tool Use逻辑曝光！简单到爆炸：仅9行代码！网友直呼：难以相信！难点是LLM循环几次！
作者 | 云昭一款 Agent 究竟是怎样让大模型具备“Tool Use”，即工具调用的能力？ 今天，有一位正在创建编码 Agent 的狠人出来曝光了这个算法逻辑。 这位狠人，名为 Philip Zeyliger，过去几个月，他和他的团队一直在开发一款名为“Sketch”的 AI 编程助手。
大群将至：通付盾推出多智能体协同平台Legion||Legion基础层:身份、协议与数据的三元支柱||Legion制造层:大规模Agent协同管理||Legion应用层:智能体市场助力构建“杀手级”应用||Legion应用范例:通付盾智能体“动物园”
AI应用时代以智能体（Agent）为应用核心，以多智能体协同(InterAgent，or IA)为技术核心，大规模智能体协同是构建具备商业价值的智能体经济的必经之路。 目前市面上一般将这种多智能体集群称之为Swarms，词义指大规模昆虫或人成群移动，而我们更偏向用另外一个术语来表述——“Legion”。 2017年漫威推出了一部名为“Legion”的超英剧，描述了一位能将多重人格幻化成超能实体并协同作战的超级英雄，中文翻译剧名时使用了一个有些抽象却也异常贴切的名字——“大群”。
Manus推出图像生成Agent：从文字到视觉 AI任务执行新革命
人工智能领域的先锋企业Manus于宣布推出其全新图像生成Agent，进一步扩展其作为全球首个人工智能通用代理的强大功能。 这一创新工具不仅能够生成高质量图像，还能理解用户意图、规划解决方案，并结合多种工具完成复杂任务。 AIbase通过整合社交媒体最新动态及官方信息，为您深度解析这一技术突破的意义与潜力。
Patronus AI Launches Percival: One-Minute Diagnosis of Hidden Faults in Hundred-Step Agent Chains
As enterprises increasingly deploy autonomous AI agent systems, the demand for monitoring and debugging these complex systems is rapidly growing. Today, AI security company Patronus AI, headquartered in San Francisco, released its latest product, Percival, a monitoring platform capable of automatically identifying fault patterns in AI agent systems and providing repair recommendations."Percival is the industry's first intelligent agent that can automatically track agent trajectories, identify complex faults, and systematically output repair suggestions," said Anand Kannappan, CEO and co-founder of Patronus AI, in an exclusive interview with VentureBeat.Solving the Real-World Challenges of "Uncontrollable" AI AgentsDifferent from traditional machine learning, AI agents can autonomously execute large-scale operation processes involving multiple stages.
给你一个全能设计助手！首个专业设计Agent来了
客户千奇百怪的需求、反复修改的无尽轮回、时间紧任务重的焦虑……尤其是面对一堆复杂项目，想快速完成但又怕质量不够好，真的是头大。 设计师的日常，你懂的。 就算现在有了 AI，设计任务还是堆积如山，设计师的工作，真的能再轻松一点吗？
清华携手面壁智能重磅开源！首款中文APP专精GUI Agent，覆盖高德、B站、小红书
随着人工智能技术的迅猛发展，智能化交互成为移动互联网的新焦点。 近日，清华大学THUNLP实验室与面壁智能联合发布了一款革命性的开源项目——AgentCPM-GUI，这是全球首个针对中文APP精细优化的开源GUI（图形用户界面）Agent。 该项目不仅展示了国产AI技术的硬核实力，还为安卓生态的智能化升级提供了全新可能。
速通BOSS需求！零基础AI Agent高效工作流设计指南（二）
前言. 此次会连载一套 AI Agent 构建的系列，主要分为三部分，上篇是速通 AI Agent 构建的工作流基础，本篇则是通过 ComfyUI 作为案例来复盘如何快速上手工作流平台，给大家提供一些思路与窍门，下篇则是借助 Agent 平台构建一个 AI Agent 案例，本系列意图主要是帮助大家贯通工作流的搭建形式，并尝试为自己搭建一些可用的 AI 助手，或是提供构建的方法指引。 上期回顾：.
AI Agent如何悄然改变前端开发
AI Agent正悄然改变前端开发！ 从代码助手到自主系统，能扫描UI仓库、优化布局、重构组件。 Copilot编写代码，ChatGPT生成React组件，未来属于嵌入开发环境的持久Agent，驱动UX策略、设计和性能工程。
Multi-Agent 架构之 Supervisor
从单 Agent 到 Workflow，现在已经进入了多 Agent 时代，多 Agent 本质上是在大模型的指导下，多个 Agent 共同协作完成用户的任务。 在这个背景下衍生出了多种 Agent 架构，比如中心化、去中心化、层次化等。 本文基于开源的 langgraph-supervisor-py 项目，分析 supervisor 架构下的多 Agent 设计，supervisor 架构是有一个 supervisor 和多个 Agent，supervisor 负责管理多个 Agent，Agent 负责具体的工作，开始执行时，从 supervisor 开始，然后根据大模型的返回不断调各个 Agent，每个 Agent 执行完再次回到 supervisor，supervisor 再次调大模型，如此反复，直到得到结果。
Pokee.ai 朱哲清：用 RL 搭建智能体的「骨骼与神经」| AI 产品十人谈
在 Pokee.ai 内测之前，我们就先感受了一把这款 Agent 的能力。 “你发给我一个邮件就行，我的 Agent 能自动生成日程表。 ”在跟朱哲清约电话会议的时候，微信那头的这个人如是说。
Agent-as-a-Judge：用AI智能体来评估AI智能体的工作 节省97% 的时间
在当前人工智能的迅猛发展中，评估智能代理的能力成为了一个重要课题。 为此，Agent-as-a-Judge（代理法官）项目应运而生，它不仅是一个技术库，更是一种全新的评估理念。 该项目旨在通过智能代理对其他代理的工作进行评判，以生成高质量的数据集，并推动跨领域的研究。
Qwen3真香！通义App满血接入，一手实测在此
开源大模型新王者，正在受到空前关注。 Qwen3预告一出，直接开启不眠夜模式。 △来自编辑部本部等到深夜正式上线并宣布登顶全球最强开源模型，更是瞬间引爆全网热议。
微软发布 2025 工作趋势：每位员工都将成为 Agent 的 “老板”
近日，微软在其官网发布了2025年工作趋势指数报告，分析了来自全球31个国家和地区的31，000家企业。 报告结合了 LinkedIn 劳动力市场趋势、数万亿个 Microsoft365的生产力信号以及众多专家的见解，指出 “人机协作” 模式正在重塑企业架构，催生出一种全新的 “前沿公司”。 “前沿公司” 是一种新型的组织形式，主要围绕智能体（Agent）构建，以适应快速变化的商业环境和技术进步。
智能体 Agent 与工作流构建实战指南：从选型决策到高效实施
作者 | fred历经多个业务系统的构建，我深感Anthropic的《Build effective agents》一文与自身实战经历高度契合。 本文在详解工作流与Agent的技术选型标准、设计模式应用及实施要点的同时，也融入了我的实战心得与实践经验总结。 无论您正考虑构建工作流系统还是Agent系统，都能在此找到适合场景的最佳实践方案。
大模型应用系列：两万字解读MCP
MCP通过建立统一的工具连接规范，为Agent开发提供了标准化接入框架。 该协议不仅简化了Agent与多样化系统的集成过程，还显著扩展了Agent的任务处理能力，使开发者能够更高效地构建具备复杂功能的智能体，实现从基础查询到业务决策的多层次应用。 那么，如何进一步理解MCP呢？
李飞飞/DeepSeek前员工领衔，复现R1强化学习框架，训练Agent在行动中深度思考
什么开源算法自称为DeepSeek-R1（-Zero） 框架的第一个复现？ 新强化学习框架RAGEN，作者包括DeepSeek前员工Zihan Wang、斯坦福李飞飞团队等，可训练Agent在行动中深度思考。 图片论文一作Zihan Wang在DeepSeek期间参与了Deepseek-v2和Expert Specialized Fine-Tuning等工作，目前在美国西北大学读博。
强化学习之于 AI Agent，是灵魂、还是包袱？
自主决策能力是 Agent 受到重视，并被称为 AI 时代“新基建”原因。 从这个角度看，Workflow 似乎做不出真正的通用 Agent。 而要谈真正具备决策能力和自我意识的 Agent，其实要从 AlphaGo 的问世说起。
使用LangGraph构建你的第一个AI Agent-附完整代码
AI Agent 指的是有能力主动思考和行动的智能体，能够以类似人类的方式工作，通过大模型来“理解”用户需求，主动“规划”以达成目标，使用各种“工具”来完成任务，并最终“行动”执行这些任务。 从模型到 Agent在 Agent 出现之前，我们将 AI 模型建为独立且互不关联的组件——一个模型用于理解文本，一个模型用于生成代码，还有一个模型用于处理图像。 这种碎片化的方法迫使用户手动管理工作流程导致在不同系统之间切换时上下文信息消失需要为每个流程步骤集成 ai 模型Agent 的出现就是为了解决这一碎片问题。
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