LangGraph 入门：用图结构构建你的第一个多智能体工作流
LangGraph 是面向多智能体系统的图编排框架，以有向状态图替代线性链式调用。通过节点（智能体）、边（条件/静态跳转）和类型化共享状态三者解耦，天然支持分支、循环、并行与汇合；内置检查点、原子状态更新与Reducer机制，保障一致性、可调试性与容错恢复能力。
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。
2026年智能体来了，智能体职业教育的学习路线阶段解析
国家“人工智能+”行动下，2026职场核心竞争力转向构建AI智能体。本路线图分两阶段：“AIGC工具工程”夯实提示词、多模态与知识库能力；“智能体工程实战”深耕Coze、Dify、n8n等平台，打造可落地的数字员工与多智能体系统，培养AI时代的“超级个体”。
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。
AI智能体的开发流程
AI智能体开发已升级为“架构设计+意图工程”，核心在于自主规划、工具调用与记忆能力。全流程分五阶段：需求建模→四层架构（感知/推理/记忆/行动）→低代码或编程实现→提示词与反馈驱动调试→带护栏的部署监控。2026趋势是多智能体协同分工。
