AutoGen框架入门:5个核心概念搭建智能体协作系统
AutoGen是微软开源的多智能体AI框架，支持多个AI智能体与人类协作，通过对话完成复杂任务。各智能体具备不同角色与能力，可调用工具、执行代码，并在群聊中辩论、推理、纠错，实现无需人工干预的自动化协作，适用于复杂问题求解与团队化AI应用开发。
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。
基于agentscope的多智能体游戏场景-骗子酒馆
骗子酒馆是一款基于多智能体系统的在线社交推理游戏，玩家通过掷骰子和扑克牌进行智力和心理博弈，结合大语言模型技术，每个游戏角色由AI扮演，具备独特的性格和决策逻辑，提供高度沉浸式的体验。游戏采用黑板通信模式，确保信息高效交换，支持多种角色如胆小鬼、占卜师等，每个角色拥有特定的技能和行为模式，增强游戏的策略深度和互动性。游戏界面简洁，操作流畅，适合喜欢心理战和策略游戏的玩家。文章末尾有源码和体验地址。
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。
提效40%？揭秘AI驱动的支付方式“一键接入”系统
本项目构建AI驱动的研发提效系统，通过Qwen Coder与MCP工具链协同，实现跨境支付渠道接入的自动化闭环。采用多智能体协作模式，结合结构化Prompt、任务拆解、流程管控与安全约束，显著提升研发效率与交付质量，探索大模型在复杂业务场景下的高采纳率编码实践。