构建AI智能体：四十八、从单体智能到群体智能：A2A协议如何重塑人机协作新范式
本文介绍了基于A2A（Agent-to-Agent）协议的智能代理系统在篮球赛安排中的应用。该系统通过多代理协作（天气、场地、日历、通知代理）实现自动化决策，相比传统API具有动态发现、语义化描述和自主决策优势。文章详细阐述了单代理（天气查询）到多代理系统的演进过程，展示了A2A协议在服务发现、任务标准化和安全通信方面的核心技术特性。该系统采用分级决策机制，优先检查天气安全条件，再验证场地和参与者可用性，最后触发通知流程，体现了分布式智能的协同效应和业务敏捷性。
AI 十大论文精讲（六）：拆解 LLM 智能体的 “通用密码”
本文解读复旦NLP团队2023年重磅综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》，系统剖析LLM智能体“大脑-感知-行动”三大核心模块，涵盖单智能体、多智能体、人机协作与智能体社群四大应用场景，提炼工具SKMA体系、安全护栏、结果检查三大落地要点，并提出AGI路径、虚拟到物理迁移等开放问题，为构建通用智能体提供统一范式，被誉为该领域“入门圣经”。
基于AI大模型的故障诊断与根因分析落地实现
本项目基于Dify平台构建多智能体协作的AIOps故障诊断系统，融合指标、日志、链路等多源数据，通过ReAct模式实现自动化根因分析（RCA），结合MCP工具调用与分层工作流，在钉钉/企业微信中以交互式报告辅助运维，显著降低MTTD/MTTR。
打造你的专属 AI 导游：基于 RocketMQ 的多智能体异步通信实战
在现代 AI 应用中，多智能体（Multi-Agent）系统已成为解决复杂问题的关键架构。然而，随着智能体数量增多和任务复杂度提升，传统的同步通信模式逐渐暴露出级联阻塞、资源利用率低和可扩展性差等瓶颈。为应对这些挑战，RocketMQ for AI 提供了面向 AI 场景的异步通信解决方案，通过事件驱动架构实现智能体间的高效协作。本文将探讨和演示如何利用 RocketMQ 构建一个高效、可靠且可扩展的多智能体系统，以解决企业级 AI 应用中的核心通信难题。
人工智能安全治理框架2.0发布：我国AI治理迈入新阶段
我国发布《人工智能安全治理框架》2.0版，标志着AI治理从原则构建迈向系统化、动态化、标准化新阶段。面对生成式AI快速发展带来的数据滥用、算法歧视、模型失控等风险，新版框架强化风险分类，新增衍生安全维度，推动全过程防控与伦理前置，实现技术、伦理与社会治理协同。通过分级分类监管与制度衔接，为企业提供合规路径，助力产业健康有序发展，同时彰显中国在全球AI治理中“发展与安全并重”的治理智慧。
