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*
粒子群算法的缺点是什么
粒子群算法（PSO）虽具优点，但存在明显缺点：易陷局部最优、收敛精度低、难解离散及组合优化问题、缺乏精密搜索方法、理论基础薄弱、参数选择困难、收敛速度受问题复杂度影响。为克服这些问题，研究者提出引入动态惯性权重、调整学习因子、混合算法等改进策略，提高算法性能与适用范围，但仍需进一步研究以应对更复杂多样的问题。
使用 Qwen 生成数据模型和进行结构化输出
本教程展示如何使用CAMEL框架和Qwen模型生成结构化数据。CAMEL是一个强大的多智能体框架，支持复杂的AI任务；Qwen由阿里云开发，具备自然语言处理等先进能力。教程涵盖安装、API密钥设置、定义Pydantic模型，并演示了通过Qwen生成JSON格式的学生信息。最后，介绍了如何利用Qwen生成多个随机学生信息的JSON格式数据。欢迎在[CAMEL GitHub](https://github.com/camel-ai/camel)上为项目点星支持。
AI大模型运维开发探索第四篇：智能体分阶段演进路线
本文探讨了智能体工程的演进历程，从最初的思维链（智能体1.0）到实例化智能体（智能体2.0），再到结构化智能体（智能体3.0），最终展望了自演进智能体（智能体4.0）。文章详细分析了各阶段遇到的问题及解决策略，如工具调用可靠性、推理能力提升等，并引入了大模型中间件的概念以优化业务平台与工具间的协调。此外，文中还提到了RunnableHub开源项目，为读者提供了实际落地的参考方案。通过不断迭代，智能体逐渐具备更强的适应性和解决问题的能力，展现了未来AI发展的潜力。