LangGraph实战：从零构建智能交易机器人，让多个AI智能体像投资团队一样协作
如今的量化交易已远超传统技术指标，迈向多智能体协作的新时代。本文介绍了一个基于 **LangGraph** 构建的多智能体交易系统，模拟真实投资机构的运作流程：数据分析师收集市场情报，研究员展开多空辩论，交易员制定策略，风险团队多角度评估，最终由投资组合经理做出决策。系统具备记忆学习能力，通过每次交易积累经验，持续优化决策质量。
动态规划算法深度解析：0-1背包问题
0-1背包问题是经典的组合优化问题，目标是在给定物品重量和价值及背包容量限制下，选取物品使得总价值最大化且每个物品仅能被选一次。该问题通常采用动态规划方法解决，通过构建二维状态表dp[i][j]记录前i个物品在容量j时的最大价值，利用状态转移方程避免重复计算子问题，从而高效求解最优解。
运筹优化工具库介绍（一）
运筹优化问题有时候极其复杂，我们可以使用运筹优化工具库帮助数学建模，解决复杂的最优化问题，本文介绍几个常见的运筹优化工具库。
CrewAI与LangGraph：下一代智能体编排平台深度测评
在过去的一年里，我深度研究了多种智能体编排平台的技术演进，见证了从单一智能体应用向多智能体协作系统的转变。随着大语言模型能力的不断提升，**智能体编排(Agent Orchestration)**已成为构建复杂AI系统的核心技术。在众多新兴框架中，CrewAI以其直观的团队协作模式和LangGraph以其强大的状态图编排能力，代表了两种截然不同的技术路径。
CrewAI采用**代码优先(Code-First)的编排方式，将智能体建模为具有特定角色和目标的团队成员；而LangGraph则提供可视化编排(Visual Orchestration)**能力，通过状态图来管理复杂的工作流程。这两种平台
提效40%？揭秘AI驱动的支付方式“一键接入”系统
本项目构建AI驱动的研发提效系统，通过Qwen Coder与MCP工具链协同，实现跨境支付渠道接入的自动化闭环。采用多智能体协作模式，结合结构化Prompt、任务拆解、流程管控与安全约束，显著提升研发效率与交付质量，探索大模型在复杂业务场景下的高采纳率编码实践。
神经网络：模拟人脑以实现智能决策
神经网络作为模拟人脑神经元工作原理的模型，在人工智能领域发挥了重要作用。从图像识别到自然语言处理，神经网络在多个领域展现出强大的能力。随着技术的不断进步，神经网络有望在未来实现更高级别的智能决策，为人工智能的发展带来新的机遇和挑战。
AI 视频监控技术核心解析：三大底层能力支撑智能化升级
AI视频监控突破传统安防局限，依托三大核心技术：从“被动感知”到“主动理解”，实现精准场景识别；从“孤立运行”到“深度协同”，构建业务联动闭环；从“高门槛应用”到“普惠化落地”，降低部署成本与使用门槛。技术融合场景定制、智能决策与轻量化架构，推动安防向高效、智能、普及化方向升级。