AgentScope 1.0 全面进化，从原型走向产业落地！
AgentScope全新升级，打造生产级智能体生态：推出开箱即用的Alias、EvoTraders等应用，支持多场景落地；强化基建，实现动态技能扩展、白盒化运行与多语言支持；集成语音交互、数据工程等能力，提供从开发到部署的全链路解决方案。
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。
2025年智能体平台排名：第一梯队企业盘点与选型指南
AI智能体正从“被动响应”走向“主动决策”，成为企业数字化转型的核心驱动力。本文基于Gartner、IDC报告及全球500强实践，解析智能体市场趋势、第一梯队企业优势，并提供选型框架，助力企业避开“概念陷阱”，选出真正可落地的智能体平台，推动业务增长与智能化升级。
构建AI智能体：五十六、从链到图：LangGraph解析--构建智能AI工作流的艺术工具
本文介绍了LangGraph这一基于LangChain的库，它突破了传统线性链式开发的局限，通过图计算模型实现复杂AI应用的构建。LangGraph的核心优势在于：1）支持动态图结构，实现循环和条件路由；2）内置状态管理，维护应用数据流；3）天然支持多智能体协作。与传统开发方式相比，LangGraph通过节点、边和状态的抽象，提供了更清晰的业务逻辑表达、更健壮的错误处理、更好的可观测性，以及更便捷的团队协作和功能扩展能力。
主流多智能体框架设计原理
本文描述了关于智能体（Agents）和多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的详尽介绍，涵盖了从定义、分类到具体实现框架的多个方面。
