强化学习算法基准测试：6种算法在多智能体环境中的表现实测
本文系统研究了多智能体强化学习的算法性能与评估框架，选用井字棋和连珠四子作为基准环境，对比分析Q-learning、蒙特卡洛、Sarsa等表格方法在对抗场景中的表现。实验表明，表格方法在小规模状态空间（如井字棋）中可有效学习策略，但在大规模状态空间（如连珠四子）中因泛化能力不足而失效，揭示了向函数逼近技术演进的必要性。研究构建了标准化评估流程，明确了不同算法的适用边界，为理解强化学习的可扩展性问题提供了实证支持与理论参考。
AI邂逅青年科学家，大模型化身科研“搭子”
2025年6月30日，首届魔搭开发者大会在北京举办，涵盖前沿模型、MCP、Agent等七大论坛。科研智能主题论坛汇聚多领域科学家，探讨AI与科研融合的未来方向。会上展示了AI在药物发现、生物计算、气候变化、历史文献处理等多个领域的创新应用，标志着AI for Science从工具辅助向智能体驱动的范式跃迁。阿里云通过“高校用云”计划推动科研智能化，助力全球科研创新。
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。