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Multi-Agent ，知多少？
行为和推理之间存在着紧密的协同联系，这对于 AI Agent 快速学习新任务非常有帮助。此外，AI Agent 还需要推理能力来修改他们的计划，同时考虑到新的反馈或学到的信息。 此外，复杂环境下的决策往往需要各种异构智能算法模型的协同配合，而封闭的 Single-Agent 系统难以灵活整合不同AI范式，无法充分挖掘多元异质智能的协同潜能，解决复杂问题的能力相对有限。 Multi-Agent 系统灵活可扩展的特性，使其可以更容易地适应不断变化的复杂业务环境和需求。 Multi-Agent 系统系统固有的分布式特征还赋予了它天然的容错性和健壮性。 Multi-Agent 系统参考架构示意图 Multi-Agent 系统凭借其先天的分布式协作、异构智能融合、模块化扩展、容错鲁棒等独特优势，正逐步展现出在诸多传统行业和复杂应用场景中的革命性影响力和巨大变革潜能 具体： 在运输和交通管理领域，Multi-Agent 系统可将复杂的交通网络分解为多个可协作的代理模块，如交通流量代理、路径规划代理、事故预警代理等，通过彼此的紧密协同，实现对整个交通系统的精细化智能管控和动态优化
2K10编辑于 2024-11-01 【Multi-Agent实战】如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战项目
【Multi-Agent】一、如何用LangChain打造一个Multi-Agent实战项目这篇就是给已经玩过LangChaintools+Agent的同学看的进阶篇：你已经玩过time/weather 这种自定义工具；也看过AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION一路Thought/Action/Observation的DebugLog；但一到Multi-Agent
55710编辑于 2025-12-16【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目
用 【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目✍ 前言上一篇我们搞了一个「科研 Multi-Agent 小队」：Supervisor 当老板；PaperHunter 这一篇，我们就把上一篇的科研 Multi-Agent —— 迁移到 LangGraph 上，用“图”的方式组织 Agent。 一、为什么要用 LangGraph 来做 Multi-Agent？ 六、面经角度：围绕 LangGraph + Multi-Agent 怎么吹？给你几段可以直接背的回答。Q1：你在项目里是怎么管理 Multi-Agent 的流程的？为什么选 LangGraph？ Q3：如果后续要在这个科研 Multi-Agent 里加入“在线强化学习 / 评分器调整策略”，LangGraph 还能 hold 住吗？ 节点粒度 和 显式图结构 来解决：planning 幻觉；粒度太碎 / 太粗；顺手准备了几个关于 LangGraph + Multi-Agent 的面经回答
94210编辑于 2025-11-22【Multi-agent实战】教你如何用Multi-agent分析开源Github项目
这篇我们做三件事：把你现有的 Deepfake 实验流程拆成「可以被 Agent 调度」的几个任务节点；用 LangGraph 搭一个 Multi-Agent 工作流：Config → Train → 下一步就是把它们塞进 Multi-Agent 工作流里。 如果你把这套东西写进简历 / 博客，面试官很可能会问：你为什么要用 Multi-Agent / LangGraph，而不是一个脚本搞定？Multi-Agent 带来的真实价值是什么？ 5.2 Multi-Agent 真正带来的东西？流程显式化：Config / Train / Eval / Viz / Report 都是独立节点；修改任意一环不影响其他节点。 统一入口：上层只需要给一段自然语言： “帮我跑一个跨数据集 baseline”Multi-Agent 工作流负责把这段话变成真正的可执行实验计划。
49720编辑于 2025-11-23- 来自专栏企鹅号快讯
VAIN：Attentional Multi-agent Predictive Modeling
VAIN: Attentional Multi-agent Predictive Modeling[J]. arXiv preprint arXiv:1706.06122, 2017.
1.3K70发布于 2018-01-09 【Multi-Agent实战】如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战项目
【Multi-Agent】一、如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战 ✍ 前言 这篇就是给已经玩过 LangChain tools + Agent 的同学看的进阶篇： 你已经玩过 “Multi-Agent 和平时的 Tools 调用有什么本质区别？” 一、先把概念掰开：单 Agent vs Multi-Agent 1.1 单 Agent：一个人又要算日期又要查天气还要写代码 你现在的 Demo 结构本质上是这样的： 用户问题 ↓ 一个 Agent 1.2 Multi-Agent：拆成“调度员 + 专家小组” 更工程一点的想法是： 既然人类解决问题是「项目经理 + 各种专家」的协作，那 LLM 也可以这么玩。 这样既复用你对 tools + Agent 的理解，又自然过渡到 Multi-Agent 体系。
2.3K10编辑于 2025-11-23【Multi-agent】智能科研助手实战项目
从 0 组建你的 AI 科研小队：Multi-Agent 帮你做文献调研 + 实验规划✍ 前言很多科研工作者肯定都吐槽过：「文献太多看不完、实验方案想不清楚、写总结又很痛苦。」 但反过来想：这些事情，其实都可以拆成一堆「标准化的小任务」，非常适合交给 Multi-Agent AI 科研小队 来做。 这篇就带你搞一个科研向 multi-agent 实战项目：场景： 想做一个「CLIP 在伪造检测 / 多模态安全」方向的小综述 + baseline 实验规划；目标： 让一组 Agent 帮你：自动搜集相关论文 于是，我们就可以设计一个 科研 Multi-Agent 小队： PaperHunterAgent：文献猎手 PaperAnalystAgent：论文分析师 ExperimentPlannerAgent：
68910编辑于 2025-11-22- 来自专栏菩提树下的杨过
LangGraph4j 学习系列(9)-人机协同(human_in_the_loop)
按N后，从保存的checkpoint中恢复，继续执行 按R后，将loopCount恢复初始值，同时清空checkpoint历史记录 /** * 人机协同（Human-in-the-Loop）示例：在图执行到指定节点前中断 Thread.sleep(20); } System.out.println("done"); } /** * 构建人机协同的循环图
20710编辑于 2026-03-02 - 来自专栏菩提树下的杨过
Agent设计模式学习(基于langchain4j实现)(9) - 人机协同
从系统设计角度来说，整个AI智能体环节中，要预留人工干预的能力，也称为"人机协同"（human_in_the_loop) 示例代码： 1 @SpringBootApplication 2 public class _9a_HumanInTheLoop_Simple_Validator { 3 4 public static void main(String[] args) throws ChatModel.class); 7 RagProvider ragProvider = context.getBean("ragProvider", RagProvider.class); 8 9 8 " 9 } 10 11 AI招聘助手建议: **招聘理由汇总：** 12 13 **优势：** 技术能力强，文化契合度良好，学习能力佳 14 15 **风险：** 缺乏React经验，薪资略超预算
17410编辑于 2026-02-01 Multi-Agent 技术原理与落地场景全解析
它通过模拟人类团队的分工协作模式，让多个专精于不同领域的智能体（Agent）协同工作，轻松破解单智能体的能力边界。今天我们就来拆解这项正在重塑 AI 应用的核心技术，看看它的底层逻辑的落地价值。 PART 01 Multi-Agent 核心：不是 “多 AI 堆砌”，而是 “结构化协作” Multi-Agent 系统的本质，是让多个具备独立感知、决策、执行能力的智能体，通过预设规则或动态交互完成复杂任务 它的核心价值在于 “分工提效、协同补能”，而非简单将多个 AI 凑在一起。要实现高效协作，离不开四大核心机制： 1. 工业制造 通过监测 Agent、诊断 Agent、规划 Agent、执行 Agent 协同，实现设备运维自动化。某汽车工厂应用后，设备利用率从 72% 提升至 89%，能耗降低 15%。 4. 自动驾驶 车、路、云智能体实时协同，百度 Apollo 框架让复杂路口通行效率提升 40%，紧急制动响应时间缩短至 0.2 秒。 6.
1.4K10编辑于 2025-12-31- 来自专栏CDN及云技术分享
用9行python代码演示推荐系统里的协同过滤算法
协同过滤，除了项目属性之外还使用用户行为（交互）。 大多数协同过滤系统应用所谓的基于相似性索引的技术。在基于邻域的方法中，根据用户与活动用户的相似性来选择多个用户。通过计算所选用户评分的加权平均值来推断活跃用户。 协同过滤系统关注用户和项目之间的关系。 协同过滤有两类： 基于用户，衡量目标用户与其他用户的相似度。 基于项目，衡量目标用户评分或交互的项目与其他项目之间的相似度。 三、9行 Python 代码实现协同过滤 协作方法通常使用效用矩阵来制定。推荐模型的任务是学习一个函数来预测每个用户的拟合度或相似度。矩阵通常是非常稀疏、就是维度巨大但里面大多数矩阵元素删除了值。 Spearman rank correlation Mean squared differences Proximity–impact–popularity similarity 3.2 再来看一个用9行代码实现协同过滤算法的例子
1.6K10编辑于 2024-03-08 - 来自专栏码
传统Workflow与Multi-Agent workflow的区别
这也就意味着，我们需要让我们的工作系统，既支持multi-agent workflow模式，也支持在传统workflow模式中把agent作为节点的能力。 multi-agent本身实际上也是一个复合agent，因此，也可以作为传统workflow的节点。
1.1K10编辑于 2024-06-12 Multi-Agent 系统正在杀死传统产品经理
他接着说："我们刚上线的Multi-Agent系统，8个AI智能体协作，15分钟就能完成一个产品经理一周的工作量。" ！ 可见，Multi-Agent系统正在重塑整个产品开发生态，而大多数产品经理还浑然不觉。 它们之间的协作不是简单的任务分发，而是基于深度理解的智能协同！ 当AI开始质疑人类的专业性 Multi-Agent系统的核心武器是知识库，但这也是最让专业人士不安的地方。 某互联网公司的产品总监告诉我一个细思极恐的细节："我们的Multi-Agent系统最近开始主动优化产品功能。 越来越多的企业发现，Multi-Agent系统不仅能提高工作效率，还能带来质的提升。
14710编辑于 2026-02-02【Multi-agent实战】 AI理财顾问实战项目
用 LangGraph 搭一个基金分析 Multi-Agent：给你打工人的「AI 理财顾问」✍ 前言上一篇我们用 LangGraph 搭了科研 Multi-Agent，这一篇换个更接地气的场景： “我每个月就能拿出 这就是一个很适合 Multi-Agent 的场景：把「信息搜集 → 指标计算 → 风险评估 → 资产配置建议 → 生成报告」 拆给不同的 Agent，最后 LangGraph 把流程编排成一张图。
63200编辑于 2025-11-22- 来自专栏AutoML(自动机器学习)
Andrew Ng机器学习课程笔记--week9(下)（推荐系统&协同过滤）
System Predicting Movie Problem Formulation Content Based Recommendations Collaborative Filtering(协同过滤 -α\sum_{i:r(i,j)=1}( (θ^{(j)})^Tx^{(i)}-y^{(i,j)} )x_k^{(i)}+λθ_k^{(j)}\] 2.Collaborative Filtering(协同过滤 这时协同过滤就可以起作用了，只需要对优化目标函数进行改进，如下： \[J(x^{(1)},...,x^{(n_m)},θ^{(1)},... )} := θ_k^{(j)} - α(\sum_{i:r(i,j)=1}( (θ^{(j)})^Tx^{(i)}-y^{(i,j)} )x_k^{(i)} +λθ_k^{(j)} ) \] 协同过滤算法使用步骤如下
1K70发布于 2018-01-23 【Multi-agent实战】 AI论文秘书实战项目
这篇文章，我们不谈「怎么读论文」， 而是带你 从零搭一个论文精读 Multi-Agent 系统，让 LangGraph 来做这些事：帮你筛论文：从一堆候选中选出“值得精读 / 有复现价值”的；帮你结构化做笔记 我们先把「论文精读」拆到 Multi-Agent 的粒度：PaperCollector Agent（论文收集）输入：研究方向（例如 “generalizable deepfake detection” / “multi-agent RL for LLM”）输出：一组候选论文的元数据（标题、作者、年份、来源、链接）PaperTagger Agent（论文打标签）把每篇论文分到几个维度：任务类型：检测 / "url": "https://example.com/energy-forgery", }, { "id": "P003", "title": "Multi-Agent "- id: 论文 id\n" "- task_type: 任务类型（例如 detection / generation / representation / RL / multi-agent
64000编辑于 2025-11-22- 来自专栏AIGC新知
Multi-agent mode实践 | 用coze手捏一个bot
开发 AI chatbot（短视频爆款案例）初探 从0到1 | 使用coze国内版部署飞书bot机器人、豆包智能体 使用coze国内版部署企业微信客服【方舟智能】 今天这篇文章着重学习一下coze的Multi-agent Multi-agent概述 Agent（此处翻译为智能体）是可以独立执行任务的智能实体。在 Coze 中开发机器人时，默认使用单agent模式。
3.3K10编辑于 2024-10-08 - 来自专栏前端达人
第11课：Multi-Agent 实战，并行编排的5种模式
《Claude Code 从入门到精通》试读篇：Claude Code 是什么？你可能从第一步就用错了
500编辑于 2026-04-15 Multi-Agent系统Harness Engineering架构的思考与实践
本文基于agent技术论文，社区agent工程分享，结合笔者近期multi-agent项目实践，提出一套“知识—编排—门控—治理”四层解耦设计、经验沉淀、持续治理的MASHarness设计架构,整理成文 能力在增长，但增长的方式是模型能力与agent能力的协同进化，模型的推理能力是agent驱动的核心，但是推理能力得以产生价值需要结合对应的harness来提供发挥的环境和良好运行保障。 HotpotQA基准：同等准确率下token消耗约2,000，而ReAct是9,795，降低80%。 所我们可以看到强如opus4.6这样的模型，在使用multi-agent架构完成复杂任务上，也需要投入大量精力在Harness上。 agentharnessengineering的核心架构设计为四层，将MASharness分解为知识供给、执行编排、风险门控、治理运营四个职责边界清晰的功能层，以全链路观测采集信号，以经验通道将轨迹沉淀定向反哺，三者协同发挥作用
2.7K41编辑于 2026-03-13- 来自专栏CDN及云技术分享
高效协同开发
假设服务机器开通sambas服务端口，并且windows防火墙允许访问。这时候可以在windows打开网盘一样，打开sambas共享的服务器文件夹，把代码工程放置于共享网盘，用IDE打开网盘文件夹的代码工程。
1.8K271发布于 2019-10-15
腾讯云开发者
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