学习手册｜创新创业 × Token Plan：多 Agent 并发整理调研资料
团队想参加创新创业大赛，点子有了，可要写进商业计划的竞品资料和用户访谈堆了一大堆，几个人分头整理，口径总对不上？这篇手册用几段虚构的校园跑腿项目访谈做练习，带你在支持 Token Plan 的兼容工具中，让多个 Agent 并发分工，跑通「配置并分工 → 提供已有材料 → 交叉核对结论」的完整流程。练完之后，把方括号里的内容换成自己的访谈记录和竞品资料，就能直接用在真实的项目调研中。
面向二进制安全的大模型多智能体框架
本文提出面向二进制安全的大模型多智能体框架，集成沙箱集群、多领域安全专家智能体、AI网关与VLLM调度平台，融合静态逆向、动态调试与漏洞验证能力，攻克二进制漏洞可利用性验证难题，实现全链路自动化分析。架构开源，诚邀国内安全团队共建落地。（239字）
复跑闭环工程论——上游共创理论·下游智能体修正复跑即可察觉
BSD Step 322 提出“复跑闭环工程论”：上游共创理论，下游任意智能体仅需复跑即可完成察觉（索引可见）、判定（引擎自证：exit=0∧FAIL=0）、修正（ρ→1恢复可溯性）三操作一体。不依赖信任或授权，以复跑作为唯一行为轴，实现L1工程闭环与上下游互易。（239字）
AI英语教培智能体的开发
AI教培智能体是融合大模型、实时语音与二语习得理论的教育系统，采用“感知—大脑—行动”三层架构，支持多模态输入、个性化教学记忆、沉浸式口语陪练及分级纠错。涵盖口语陪练、阅读伴学、教师赋能等核心模块，技术栈兼顾商业API与开源微调，分六阶段落地开发。（239字）
【Agent】SubAgent 拆分和调用指南
本文系统阐述了Subagent多智能体协作的设计思路，涵盖拆分时机、三种切分方式（角色、子任务、权限）、任务调用模式、结果回收规范及共享数据机制。强调通过明确目标、工具与输出契约，实现任务并行、权限隔离与结果结构化回收，避免上下文污染。结合示例展示如何并行处理客流与成本分析，最终由主智能体汇总成果，适用于复杂任务中需分工协作、安全可控的场景。
AI 英语判卷智能体的开发
本项目研发AI英语判卷智能体，融合自动化评分、多维Rubric标准与多智能体协作架构（LangGraph），实现作文/试题精准打分与“诊断式”反馈。支持OCR识别、语法扫描、逻辑分析、标样校准与抗幻觉风控，兼顾公平性、可解释性与教学实用性。（239字）
关于法律智能体技术路线的拙见
本文探讨法律智能体技术路线演进与幻觉难题。指出当前RAG、知识图谱、多智能体等方案本质是为生成式模型“打补丁”，却无法根治幻觉——因其内生于概率生成范式。作者主张转向“可控的窄→可信的准”新路径：聚焦99%高频封闭场景，通过要件归纳、结构化问答、确定性检索与专家模板，实现100%可验证准确率，以诚实边界换取法律服务必需的信任基石。（239字）
AI 英语写作智能体的开发
本方案详解AI英语写作智能体开发：融合LLM、自动评分与多智能体协同（大纲/语法/逻辑/文体/评估），支持启发式改写、RAG语料增强及结构化反馈，强调教学性而非代写，兼顾专业性与学术诚信。（239字）
