workflow is all you need？探讨乐高式流程编排能否实现任意Multi-Agent模式
阿里集团安全部探索利用AI工作流（workflow）构建多智能体系统（MAS），以提升网络安全领域的创造性协作能力。文章围绕“Workflow is All You Need”这一核心观点，分析当前主流AI Workflow产品是否具备支持多种MAS协作模式的能力。通过Dify等工具演示了单Agent、路由、顺序执行、主从控制、反思、辩论、群聊等多种典型协作模式的实现方式，并指出现有平台在异步交互、动态扩展及并行化MOA模式上的局限性。最终强调，尽管目前尚存挑战，但AI Workflow仍是快速搭建多智能体系统的有效路径。
如何构建和调优高可用性的Agent？浅谈阿里云服务领域Agent构建的方法论
本文深入探讨了Agent智能体的概念、技术挑战及实际落地方法，涵盖了从狭义到广义的Agent定义、构建过程中的四大挑战（效果不稳定、规划权衡、领域知识集成、响应速度），并提出了相应的解决方案。文章结合阿里云服务领域的实践经验，总结了Agent构建与调优的完整路径，为推动Agent在To B领域的应用提供了有价值的参考。
如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式
本文探讨了从单一LLM调用到复杂Agent系统的发展历程，重点介绍了OneAgent + MCPs范式。该范式通过结合强大的基础Agent和领域特定的MCP（Microservice Capability Provider）来解决复杂业务需求。文章分析了其在保险科技领域的实践，展示了如何通过Loop框架执行任务，并讨论了当前面临的挑战如to-do质量依赖、状态管理和知识整合深度等问题。同时，提出了包括标准化交互生态、提升系统鲁棒性、优化MCP调用管理及应用强化学习等发展方向。最终展望了这一范式在更多行业落地的潜力，强调了快速搭建领域Agent的重要性，而非追求全知全能的GodAgent模式。
检索增强预训练框架MaskSearch：让AI更聪明地“找答案”
通义实验室发布的MaskSearch预训练框架，让AI具备“主动搜索+多步推理”能力，更精准回答复杂问题。其核心是检索增强掩码预测（RAMP）任务，通过监督微调与强化学习结合，使小模型性能媲美大模型。实验表明，在多个问答数据集中，经过RAMP预训练的模型表现优异，尤其在多跳推理任务中优势显著。此外，课程学习策略帮助模型从简单到复杂逐步提升推理能力。相关论文与代码已开源。
“电商API数据赋能：实时分析，优化营销策略”
电商API通过实时数据交互赋能企业，优化营销策略与运营效率。其核心价值体现在动态定价、个性化推荐及促销效果追踪等场景，助力企业快速响应市场变化。技术上依赖数据聚合、实时计算框架与A/B测试，同时需应对数据延迟、接口稳定性及合规性挑战。未来，AI与API深度融合将推动预测性分析和智能决策，为企业带来更大竞争优势。