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。
基于WOA鲸鱼优化的BiLSTM双向长短期记忆网络序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM和LSTM
本项目基于MATLAB 2022a/2024b实现，采用WOA优化的BiLSTM算法进行序列预测。核心代码包含完整中文注释与操作视频，展示从参数优化到模型训练、预测的全流程。BiLSTM通过前向与后向LSTM结合，有效捕捉序列前后文信息，解决传统RNN梯度消失问题。WOA优化超参数（如学习率、隐藏层神经元数），提升模型性能，避免局部最优解。附有运行效果图预览，最终输出预测值与实际值对比，RMSE评估精度。适合研究时序数据分析与深度学习优化的开发者参考。
基于移动自组织网的最优网关选择matlab模拟与仿真
本内容聚焦于移动自组织网（MANET）中的最优网关选择问题，提供算法运行效果预览（无水印）、基于Matlab2022a/2024b的实现版本，以及含中文注释的完整代码和操作视频。理论部分介绍枚举法与模拟退火法：枚举法穷举所有网关组合以评估性能指标，确保全局最优；模拟退火法通过随机搜索避免局部最优，高效逼近理想解。适合研究MANET网关优化及算法应用的学者与开发者。
LangGraph实战教程：构建会思考、能记忆、可人工干预的多智能体AI系统
本文介绍了使用LangGraph和LangSmith构建企业级多智能体AI系统的完整流程。从简单的ReAct智能体开始，逐步扩展至包含身份验证、人工干预、长期内存管理和性能评估的复杂架构。文章详细讲解了状态管理、工具集成、条件流程控制等关键技术，并对比了监督者架构与群体架构的优劣。通过系统化的方法，展示了如何构建可靠、可扩展的AI系统，为现代AI应用开发提供了坚实基础。*作者：Fareed Khan*
淘宝/天猫商品详情API返回值深度解析：应用价值与实战策略
本文深入解析淘宝/天猫商品详情API返回值的应用价值，涵盖核心字段、技术架构、应用场景与合规要求四大维度。从num_iid到skus，详解数据结构；通过分布式架构与边缘计算优化性能；探讨自动化调价、精准推荐等商业场景；并强调合规调用与开发者工具支持。助力企业提升运营效率与用户体验，在电商竞争中抢占先机。
通义灵码产品评测报告：智能体赋能编程新时代
本次评测深度体验阿里云通义灵码（Qwen3版本），聚焦其智能体架构、MCP工具集成与记忆能力升级。通过构建天气查询与出行建议微服务，验证其从零搭建项目的能力。评测显示，通义灵码可自动感知环境、调用工具、生成代码，支持3000+ MCP服务一键集成，并具备项目级记忆和风格适应功能。最终实现高效开发闭环，大幅提升生产力。总结其核心优势为智能体自主决策、MCP生态扩展及记忆进化，但仍需优化多智能体协作与兼容性检查等功能。通义灵码重新定义编码助手边界，是开发者“超脑级”搭档。