构建能源领域的AI专家：一个多智能体框架的实践与思考
本文介绍了作者团队在能源领域构建多智能体（Multi-Agent）框架的实践经验。面对单智能体处理复杂任务时因“注意力发散”导致的效率低下问题，团队设计了一套集“规划-调度-执行-汇总”于一体的多智能体协作系统。
解决提示词痛点：用AI智能体自动检测矛盾、优化格式的完整方案
本文介绍了一种基于用户意图的提示词优化系统，利用多智能体架构实现自动化优化，提升少样本学习场景下的提示词质量与模型匹配度。系统通过专用智能体协同工作，识别并修复逻辑矛盾、格式不清及示例不一致等问题，结合Pydantic结构化数据模型与OpenAI评估框架，实现高效、可扩展的提示词优化流程。该方案显著减少了人工干预，增强了系统效率与输出一致性，适用于复杂研究任务与深度AI应用。
深度强化学习在异构环境中AI Agent行为泛化能力研究
随着人工智能技术的迅猛发展，AI Agent 在游戏、智能制造、自动驾驶等场景中已逐步展现出强大的自适应能力。特别是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的引入，使得智能体能够通过与环境的交互，自动学习最优的行为策略。本文将系统性地探讨基于深度强化学习的AI Agent行为决策机制，并结合代码实战加以说明。
