多智能体协作平台（MCP）实现多供应商AI生态系统中的互操作性
在现代人工智能（AI）领域，智能体的互操作性是实现系统协同的关键要素。随着多个供应商提供不同的智能体产品，如何在复杂的生态系统中构建互操作性的基础设施变得尤为重要。本文将探讨如何构建一个支持多供应商智能体互操作性的生态体系，重点讨论多供应商环境中的MCP（Multi-Agent Collaborative Platform）架构，解决不同智能体之间的协作与资源共享问题。
多智能体系统设计：5种编排模式解决复杂AI任务
本文探讨了多AI智能体协作中的关键问题——编排。文章指出，随着系统从单体模型向多智能体架构演进，如何设计智能体之间的通信协议、工作流程和决策机制，成为实现高效协作的核心。文章详细分析了五种主流的智能体编排模式：顺序编排、MapReduce、共识模式、分层编排和制作者-检查者模式，并分别介绍了它们的应用场景、优势与挑战。最后指出，尽管大模型如GPT-5提升了单体能力，但在复杂任务中，合理的智能体编排仍不可或缺。选择适合的编排方式，有助于在系统复杂度与实际效果之间取得平衡。
使用Qwen2.5+SpringBoot+SpringAI+SpringWebFlux的基于意图识别的多智能体架构方案
本项目旨在解决智能体的“超级入口”问题，通过开发基于意图识别的多智能体框架，实现用户通过单一交互入口使用所有智能体。项目依托阿里开源的Qwen2.5大模型，利用其强大的FunctionCall能力，精准识别用户意图并调用相应智能体。
核心功能包括：
- 意图识别：基于Qwen2.5的大模型方法调用能力，准确识别用户意图。
- 业务调用中心：解耦框架与业务逻辑，集中处理业务方法调用，提升系统灵活性。
- 会话管理：支持连续对话，保存用户会话历史，确保上下文连贯性。
- 流式返回：支持打字机效果的流式返回，增强用户体验。
感谢Qwen2.5系列大模型的支持，使项目得以顺利实施。
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*
Multi-Agent实践第1期：5分钟上手AgentScope
阿里云与魔搭社区联合举办Create@AI创客松，邀请开发者探索基于多智能体的人机协作模式。活动提供资源支持和专家指导，获胜者可获得近5万元现金奖励及6亿次千问调用额度。参赛者需准备大模型API，如DashScope或OpenAI，使用AgentScope开源框架开发多智能体应用。立即报名参加：[报名链接](https//startup.aliyun.com/special/aihackathon4)。