深入浅出智能工作流（Agentic Workflow）｜技术干货
著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出AI Agent的四种设计方式后，Agentic Workflow（智能体工作流）在全球范围内迅速走红，多个行业纷纷实践其应用，并推动了新的Agentic AI探索热潮。吴恩达总结了Agent设计的四种模式：自我反思、工具调用、规划设计及多智能体协作。前两者较普及，后两者则为智能体使用模式从单一大模型向多智能体协同配合完成业务流程的转变奠定了基础。
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。
主流多智能体框架设计原理
本文描述了关于智能体（Agents）和多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的详尽介绍，涵盖了从定义、分类到具体实现框架的多个方面。
多智能体协作平台（MCP）实现多供应商AI生态系统中的互操作性
在现代人工智能（AI）领域，智能体的互操作性是实现系统协同的关键要素。随着多个供应商提供不同的智能体产品，如何在复杂的生态系统中构建互操作性的基础设施变得尤为重要。本文将探讨如何构建一个支持多供应商智能体互操作性的生态体系，重点讨论多供应商环境中的MCP（Multi-Agent Collaborative Platform）架构，解决不同智能体之间的协作与资源共享问题。
多智能体系统设计：5种编排模式解决复杂AI任务
本文探讨了多AI智能体协作中的关键问题——编排。文章指出，随着系统从单体模型向多智能体架构演进，如何设计智能体之间的通信协议、工作流程和决策机制，成为实现高效协作的核心。文章详细分析了五种主流的智能体编排模式：顺序编排、MapReduce、共识模式、分层编排和制作者-检查者模式，并分别介绍了它们的应用场景、优势与挑战。最后指出，尽管大模型如GPT-5提升了单体能力，但在复杂任务中，合理的智能体编排仍不可或缺。选择适合的编排方式，有助于在系统复杂度与实际效果之间取得平衡。