基于阿里云通义星尘实现多智能体（Multi-agent）协同工作的构想与尝试
近年来，大规模预训练模型（大模型）快速发展，其能力显著增强，尤其是在语言理解和生成方面取得了突破。然而，尽管大模型强大，但仍需被动响应指令，为此，研究转向了更具自主性的新范式——智能体（AI agent）。不同于仅执行命令的大模型，智能体不仅能理解复杂指令，还能规划行动步骤并在特定领域自我学习与改进。为进一步提高处理复杂任务的能力，多智能体（Multi-Agent）系统应运而生，多个智能体通过协作、交流信息和共享资源，共同完成更为复杂精细的任务。本文探讨了如何利用阿里云的通义星尘实现基础的多智能体协同工作，介绍了智能体的概念、优势及局限性，并通过具体案例展示了如何构建协作型多智能体系统。
AI智能体框架怎么选？7个主流工具详细对比解析
大语言模型需借助AI智能体实现“理解”到“行动”的跨越。本文解析主流智能体框架，从RelevanceAI、smolagents到LangGraph，涵盖技术门槛、任务复杂度、社区生态等选型关键因素，助你根据项目需求选择最合适的开发工具，构建高效、可扩展的智能系统。
面向多模态感知与反思的智能体架构Agentic AI的实践路径与挑战
Agentic AI（能动智能体）代表人工智能从被动响应向主动规划、自主决策的范式转变。本文系统解析其核心架构，涵盖感知、记忆、意图识别、决策与执行五大模块，并探讨多智能体协作机制与通信协议设计。结合代码示例，展示意图识别、任务规划与异步执行的实现方式，分析该架构的优势与挑战，如高自主性与通信复杂性等问题。最后展望未来方向，包括引入RAG、LoRA与多模态感知等技术，推动Agentic AI在自动编程、机器人协作等场景的广泛应用。
