AI爱好者必看！目前主流的智能体有哪些类型？从技术到应用一文讲透
AI智能体正悄然改变生活与工作：从智能音箱提醒天气，到导航避堵、办公助手整理待办，其背后是能感知、决策、执行的“数字员工”。2025年全球市场规模将超2000亿美元。本文通俗解析四大主流类型——反应式、目标驱动型、认知增强型与多智能体协同系统，揭示它们如何从执行到协作，逐步实现自主闭环，赋能消费与企业场景，推动人机协同的智能未来。
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”。
基于AI大模型的故障诊断与根因分析落地实现
本项目基于Dify平台构建多智能体协作的AIOps故障诊断系统，融合指标、日志、链路等多源数据，通过ReAct模式实现自动化根因分析（RCA），结合MCP工具调用与分层工作流，在钉钉/企业微信中以交互式报告辅助运维，显著降低MTTD/MTTR。
打造你的专属 AI 导游：基于 RocketMQ 的多智能体异步通信实战
在现代 AI 应用中，多智能体（Multi-Agent）系统已成为解决复杂问题的关键架构。然而，随着智能体数量增多和任务复杂度提升，传统的同步通信模式逐渐暴露出级联阻塞、资源利用率低和可扩展性差等瓶颈。为应对这些挑战，RocketMQ for AI 提供了面向 AI 场景的异步通信解决方案，通过事件驱动架构实现智能体间的高效协作。本文将探讨和演示如何利用 RocketMQ 构建一个高效、可靠且可扩展的多智能体系统，以解决企业级 AI 应用中的核心通信难题。
人工智能安全治理框架2.0发布：我国AI治理迈入新阶段
我国发布《人工智能安全治理框架》2.0版，标志着AI治理从原则构建迈向系统化、动态化、标准化新阶段。面对生成式AI快速发展带来的数据滥用、算法歧视、模型失控等风险，新版框架强化风险分类，新增衍生安全维度，推动全过程防控与伦理前置，实现技术、伦理与社会治理协同。通过分级分类监管与制度衔接，为企业提供合规路径，助力产业健康有序发展，同时彰显中国在全球AI治理中“发展与安全并重”的治理智慧。
