智能体协作革命：基于LangGraph实现复杂任务自动分工
本文探讨大模型应用中多智能体协作的必要性，剖析单智能体局限，并基于LangGraph框架详解多智能体系统构建。通过子图状态共享与Network架构实战，展示如何打造高效、可控的AI协作系统，助力迈向组织级AI。建议收藏，深入学习。
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”。
🔧 微调技术
微调是将预训练模型适配特定任务的核心技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；Prefix Tuning与Prompt Tuning则通过轻量改造输入实现高效微调。不同方法在参数量、速度与效果间权衡，满足多样需求。（237字）
