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。
数字化呼叫中心运营升级：效率提升与成本优化的实践方法
本文详细阐述了数字化呼叫中心运营升级的核心路径。首先，文章解析了传统呼叫中心面临的痛点，并提出了“以客户为中心”的数字化转型理念。接着，重点剖析了全渠道融合、智能客服应用、自动化质检与数据分析三大关键升级实践。通过具体的案例，文章展示了如何通过这些方法有效提升服务效率、优化客户体验，并显著降低运营成本。最后，为企业提供了具体的厂商选型与实施建议，旨在帮助企业平稳完成数字化转型。
拥抱 AGI 时代的中间层⼒量：AI 中间件的机遇与挑战
大模型正加速演进，推动AI从能力跃迁走向生态开放。模型能力持续提升，从语言理解、多模态处理到深度推理和工具调用，逐步逼近通用人工智能（AGI）。同时，开源模型崛起，降低AI开发门槛，促进产业智能化。AI应用也从聊天机器人迈向具备自主行动能力的智能体（Agent），实现任务自动化与组织级智能。而AI中间件作为连接模型与应用的关键层，将在上下文管理、记忆处理、工具扩展、多Agent协作等方面发挥核心作用，助力AI落地与规模化发展。
深度解析三大AI协议：MCP、ACP与A2A，看懂智能代理的通信法则
在AI代理技术快速发展的背景下，MCP、ACP和A2A三大协议成为推动AI生态协作的关键标准。MCP（模型上下文协议）为大模型提供标准化信息接口，提升AI处理外部数据的效率；ACP（代理通信协议）专注于边缘设备间的低延迟通信，实现本地系统的高效协同；A2A（代理对代理协议）则构建跨平台通信标准，打通不同AI系统的协作壁垒。三者各司其职，共同推动AI从独立工具向智能协作团队演进，提升整体智能化水平与应用灵活性。