AgentScope x RocketMQ：打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
Apache RocketMQ 推出轻量级通信模型 LiteTopic，专为 AI 时代多智能体协作设计。它通过百万级队列支持、会话状态持久化与断点续传能力，解决传统架构中通信脆弱、状态易失等问题。结合 A2A 协议与阿里巴巴 AgentScope 框架，实现高可靠、低延迟的 Agent-to-Agent 通信，助力构建稳定、可追溯的智能体应用。现已开源并提供免费试用，加速 AI 应用落地。
简介Multi-Agent
多智能体系统（MAS）是由多个自主智能体组成的计算系统，各智能体能独立决策、协同作业，无需中央控制。其特点包括自主性、分布性、交互性、异构性和适应性，广泛应用于人工智能、经济、交通、医疗和环保等领域，展现出巨大潜力。然而，MAS也面临通信开销、一致性、安全性和可扩展性等挑战。
构建智能AI记忆系统：多智能体系统记忆机制的设计与技术实现
本文探讨了多智能体系统中记忆机制的设计与实现，提出构建精细化记忆体系以模拟人类认知过程。文章分析了上下文窗口限制的技术挑战，并介绍了四种记忆类型：即时工作记忆、情节记忆、程序性记忆和语义知识系统。通过基于文件的工作上下文记忆、模型上下文协议的数据库集成以及RAG系统等技术方案，满足不同记忆需求。此外，高级技术如动态示例选择、记忆蒸馏和冲突解决机制进一步提升系统智能化水平。总结指出，这些技术推动智能体向更接近人类认知的复杂记忆处理机制发展，为人工智能开辟新路径。
阿里云智能达摩院AI产品矩阵
“人工智能”已经成为了大家耳熟能详的词汇。如今，AI不再只是“能够在围棋比赛中战胜世界冠军”的技术了，人们对于它有了更多的期许。而在AI技术原子能力和产业落地产生的商业价值之间存在着必然的鸿沟，如何弥补这一鸿沟，为AI技术的终端用户产生真正的价值？本文中，达摩院机器智能实验室资深算法专家高杰将为大家分享他的观点。
史上最全 | BEV感知算法综述（基于图像/Lidar/多模态数据的3D检测与分割任务）
以视觉为中心的俯视图（BEV）感知最近受到了广泛的关注，因其可以自然地呈现自然场景且对融合更友好。随着深度学习的快速发展，许多新颖的方法尝试解决以视觉为中心的BEV感知，但是目前还缺乏对该领域的综述类文章。本文对以视觉为中心的BEV感知及其扩展的方法进行了全面的综述调研，并提供了深入的分析和结果比较，进一步思考未来可能的研究方向。如下图所示，目前的工作可以根据视角变换分为两大类，即基于几何变换和基于网络变换。前者利用相机的物理原理，以可解释性的方式转换视图。后者则使用神经网络将透视图（PV）投影到BEV上。
基于蚁群算法的旅行商问题(TSP)求解
蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者M.Dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法，其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),并取得了较好的实验结果。
使用 Qwen 生成数据模型和进行结构化输出
本教程展示如何使用CAMEL框架和Qwen模型生成结构化数据。CAMEL是一个强大的多智能体框架，支持复杂的AI任务；Qwen由阿里云开发，具备自然语言处理等先进能力。教程涵盖安装、API密钥设置、定义Pydantic模型，并演示了通过Qwen生成JSON格式的学生信息。最后，介绍了如何利用Qwen生成多个随机学生信息的JSON格式数据。欢迎在[CAMEL GitHub](https://github.com/camel-ai/camel)上为项目点星支持。
