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基于 Rowboat 快速构建多智能体（Multi-Agent）工作流
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建高效、灵活的计算架构的多智能体工作流。 在 AI 驱动的自动化浪潮中，多智能体（Multi-Agent）系统正成为企业实现高效协作和智能化转型的关键。 然而，构建一个多智能体工作流往往需要复杂的开发流程和高昂的成本，让许多团队望而却步。 作为一款革命性的 AI 工具，Rowboat 旨在帮助用户快速构建多智能体（Multi-Agent）工作流，轻松实现复杂的自动化任务。 Agents SDK 包含了智能代理的通信协议、任务调度机制和动态协作工具，确保 Rowboat 能够快速构建和运行多智能体工作流。
93010编辑于 2025-04-28 - 来自专栏老张的求知思考世界
构建多智能体(Multi-Agent)架构的八大原则
前段时间号称全球首款通用智能体的AI工具 Manus，就采用了多智能体架构。 所谓的多智能体(Multi-Agent)架构，可以简单理解为多个Agent并行工作，他们之间通过某种通信机制进行沟通协作，以协助人类完成复杂的任务。 无独有偶，最近Anthropic分享了他们构建多智能体(Multi-Agent)系统的最佳实践，核心是八条提示工程与评估原则。 由于提示词质量对智能体交付结果质量的影响很大，特别是对于多智能体架构而言，其复杂性会导致智能体执行任务并输出结果的成本急剧上升。 为了便于大家更好理解Anthropic构建多智能体(Multi-Agent)系统的最佳实践，我用秘塔AI搜索的新功能，将Anthropic的这篇文章转成了PPT讲解，感兴趣的可以访问这个链接查看：https
2.3K11编辑于 2025-07-08 【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【腾讯云开发者】
Multi-Agent全面爆发！一文详解多智能体核心架构及LangGraph框架
为了应对这一挑战，多智能体系统应运而生，它通过多个智能体协同工作的方式，将复杂任务分解为多个子任务，由不同的智能体分别处理，最终合并结果并返回。 常用于复杂的人机交互（Human-in-the-loop）和多智能体协同工作中智能体与智能体之间交接执行权（handoffs） # 在节点函数中返回 Command 来实现动态路由 def agent_node 单智能体应用也是如此，比如： 智能体有太多工具可供使用，导致在决定下一步调用哪个工具时做出错误的决定 上下文变得过于复杂，单个智能体难以跟踪 系统中需要多个专业领域的智能体协同工作 为了解决这些问题，可以将应用程序分解为多个更小 多智能体架构： 在多智能体系统中，有几种常见的连接智能体的方式： Network（网络）：每个智能体都可以与其他任何智能体进行通信。任何智能体都可以决定下一步调用哪个其他智能体。 Supervisor（主管）：包含一个主管智能体，每个智能体都与一个主管智能体进行通信。主管智能体决定下一步应该调用哪个智能体。
3.9K62编辑于 2025-12-16 - 来自专栏phodal
Shire 智能体市场：IDE 一键安装多智能体，协同打造集体智慧 Copilot
太长不看版：在新版本（0.8）的 Shire 中，你可以通过 Shire 智能体市场，一键下载和安装多个智能体，并直接在你的当前项目中使用。 与此同时，你还可以 将你的 Shire 代码段或者智能体上传到 Shire 智能体市场。 详细见视频： WHY：AI 智能体应用于真实世界软件开发的挑战？ 在实际的软件开发过程中， 完成一个 API 开发到上线通常需要经过 10 个步骤，或者由 10 个不同的智能体来协同完成。（详细等我们下篇文章 详细介绍）。 IDE 不再只是一个被动的代码编写环境，而是一个智能体之间协同工作的平台。 集体智慧 IDE 是将开发团队的协作模式与 AI 紧密结合，使开发者与 AI 形成一种双向学习、协同合作的关系。 基于团队的流程、规范，来编写生成代码、生成测试用例等智能体。 通过智能体市场，来下载、安装、使用团队的智能体。 通过将团队的知识与代码库、团队上下文等紧密结合，我们可以实现更高效的软件开发。
25500编辑于 2024-11-22 - 来自专栏NLP/KG
MetaGPT( The Multi-Agent Framework)：颠覆AI开发的革命性多智能体元编程框架
"MetaGPT( The Multi-Agent Framework)：颠覆AI开发的革命性多智能体元编程框架"一个多智能体元编程框架，给定一行需求，它可以返回产品文档、架构设计、任务列表和代码。 这个项目提供了一种创新的方式来管理和执行项目，将需求转化为具体的文档和任务列表，使项目管理变得高效而智能。 ，这个框架提供了强大的支持.图片MetaGPT's 能力展示https://github.com/geekan/MetaGPT/assets/34952977/34345016-5d13-489d-b9f9 这个项目的使命是让每个人都能使用ML编译技术在每个人的设备上开发、优化和部署人工智能模型。 项目链接：https://github.com/mlc-ai/mlc-llm图片更多优质内容请关注公号：汀丶人工智能；会提供一些相关的资源和优质文章，免费获取阅读。
2.3K21编辑于 2023-10-13 - 来自专栏时空探索之旅
CastClaw：基于自主决策与人机协同的时序预测智能体
/ustc-time-series/CastClaw 主页：https://agentr1.github.io/cast-claw/ TL; DR：CastClaw 是一个基于 CLI-TUI 的人机协同时序预测智能体框架 针对这一挑战，中国科学技术大学认知智能全国重点实验室团队提出了一种全新的范式——基于自主决策与人机协同的时序预测智能体 CastClaw。 二、CastClaw 是什么 CastClaw 是一个基于 CLI的人机协同时序预测 AI 智能体框架。 三、三大关键特色 特色一：多智能体协同 CastClaw 由三个职责分明的专属智能体协同工作，使用 Ctrl+1 / Ctrl+2 / Ctrl+3 在 TUI 中切换： Planner：负责任务定义与数据诊断 CastClaw： 构建了基于 CLI 的人机协同时序预测智能体框架，通过 Planner、Forecaster、Critic 三大角色的任务编排与状态协议，实现了从实验设计、模型演进到结果分析的全流程
100编辑于 2026-04-15 《人工智能导论》第 9 章 智能体与多智能体系统详解
今天我们来深入学习《人工智能导论》第 9 章的内容 —— 智能体与多智能体系统。 ：负责执行决策产生的动作 通信模块：负责与其他智能体进行交互（多智能体系统中） 知识模块：负责存储和管理智能体的知识（某些类型的智能体） 图 2：智能体结构思维导图 反应式 Agent 多智能体系统 (Multi-Agent System, MAS) 是由多个相互作用、相互协作的智能体组成的系统。 智能体通信的类型 智能体通信主要分为以下几种类型： 同步通信：发送方等待接收方的响应 异步通信：发送方不等待接收方的响应 广播通信：一个智能体向多个智能体发送消息 点对点通信：一个智能体直接向另一个智能体发送消息 多智能体的协作类型 常见的多智能体协作类型包括： 分工协作：将复杂任务分解为子任务，由不同智能体分别完成 协同协作：多个智能体共同执行同一任务，相互配合 帮助协作：一个智能体在遇到困难时，其他智能体提供帮助
21210编辑于 2026-01-21智能体来了从 0 到 1：数据、工具与规则的协同范式
随着人工智能在产业场景中的持续深入，单一的大模型调用已难以覆盖复杂业务流程。当前工程实践中，智能体逐渐被视为一种以大模型为核心、通过系统化编排实现任务闭环的应用形态。 在这一范式下，智能体并非模型能力的简单外延，而是一个由数据（Data）、工具（Tools）与规则（Rules）共同构成的协同系统。三者在认知、执行与控制层面各司其职，形成可复用、可治理的工程结构。 3.规则（Rules）：行为边界与流程约束机制规则用于限定智能体的行为范围、决策路径与输出形式。 四、结论：从模型能力到系统能力智能体系统的核心不在于模型规模，而在于数据可用性、工具可调用性与规则可执行性之间的协同程度。 在行业实践中可以观察到，真正具备生产价值的智能体，往往表现为一个以规则保障确定性、以工具扩展行动力、以数据增强认知深度的系统工程。这种结构性能力，决定了智能体在垂直业务中的可复制性与可扩展性。
17810编辑于 2026-01-27Multi-Agent 技术原理与落地场景全解析
当单个 AI 模型在复杂任务前显得力不从心 —— 比如既要检索文献又要撰写论文，既要处理数据又要生成报告，Multi-Agent（多智能体）技术应运而生。 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 通信机制：让智能体 “顺畅对话” 智能体间的信息传递需要标准化通道，主流方式有四种： 结构化消息：通过 JSON 等固定格式传递信息，确保解析准确； 消息队列（如 Kafka）：适配高并发场景的异步通信 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智能体案例分析：IT新闻聚合智能体
智能体案例分析：IT新闻聚合智能体 IT新闻聚合智能体通过自动化技术抓取、分析和呈现最新的IT行业动态。这类智能体通常结合自然语言处理（NLP）和机器学习技术，从多个来源筛选高价值信息。 核心功能包括： 实时爬取主流科技媒体（如TechCrunch、Wired、The Verge） 自动分类（人工智能、网络安全、云计算等） 情感分析判断新闻倾向性 生成摘要简化阅读 典型应用场景： 投资机构追踪技术趋势
35410编辑于 2025-12-172025 腾讯云智慧传媒行业数智化白皮书发布，混元大模型持续迭代赋能传媒数智化
、双路径服务创新） #传媒AIGC智能体应用平台解决方案（含传媒行业AI超级助手、企微全场景AI协同、策采编发全流程智能体应用） #混元大模型（多模态大模型，含TurboS快速思考模型、T1深度思考模型 、开源小模型、3D模型、文生图模型、多模态理解模型） #腾讯云智能体开发平台（含LLM+RAG知识库、Workflow智能体工作流、Multi-Agent多智能体开发、企业级知识库体系） #腾讯云 •核心分析模型：Multi-Agent智能协作模式（任务拆解与工具调用）、RAG检索增强（知识库问答准确率98%）、数据智能体架构（多智能体协同数据处理）、混元大模型“后训练+多模态”技术框架。 智能体开发平台：提供标准模式、单工作流模式、Multi-Agent模式，支持98%信息回复准确率（RAG检索增强）、93.3%意图识别率（工作流管理），接入混元、DeepSeek等十余种模型。 腾讯云智能体开发平台支持Multi-Agent协同，任务拆解与工具调用准确率92%（单工具）、89%（多工具），获传媒机构“开箱即用”评价（中国日报案例）。
34020编辑于 2026-04-05- 来自专栏腾讯云智能·AI公有云
智能体落地进程加速！腾讯云面向全球发布智能体开发平台3.0
9月17日，在2025腾讯全球数字生态大会AI Agent产业应用峰会上，腾讯云宣布智能体开发平台3.0（ADP3.0）面向全球上线，腾讯优图实验室关键智能体技术将持续开源。 //ADP核心能力升级，打造面向企业实战的智能体 腾讯云智能体开发平台3.0在RAG、Multi-Agent、WorkFlow和应用构建工具链四个方面全面升级。 Multi-Agent方面，平台支持多方式配置Agent协同，支持自由转交、工作流编排、P&E协同模版等，企业可低门槛搭建复杂应用。目前平台已全面支持MCP，插件生态扩展至140+。 腾讯优图实验室宣布开源多项关键能力：9月率先开源Youtu-Agent智能体框架和Youtu-GraphRAG知识图谱框架。 依托腾讯云智能体开发平台3.0在RAG、Multi-Agent、Workflow及工具链的升级，以及优图实验室关键技术能力的开源，腾讯云正在构建开放、实用的智能体技术生态。
1.1K10编辑于 2025-11-12 - 来自专栏云云众生s
Python多智能体系统中的协同智能
多智能体系统的用例 财务规划: 一个智能体可以专注于分析股票趋势，而另一个智能体可以预测市场的未来行为。 智能体协作: 在此示例中，一个智能体使用搜索工具（例如 SERP API）获取实时汇率，而另一个智能体使用计算器工具将汇率乘以 1,500。 航班智能体: book_flight 智能体处理任务的航班预订部分。 天气智能体: get_weather 智能体检索巴黎的天气数据。 预算智能体: calculate_budget 智能体根据用户的输入计算用户的剩余预算。 在这种情况下，每个代理都负责解决更大问题中的特定部分，并协同工作以提供全面的结果。 结论 多代理系统 (MAS) 代表了人工智能驱动解决方案发展中的一个突破性趋势。通过允许多个代理协同工作，每个代理都有自己的专业领域，MAS 极大地提高了大规模问题解决任务的效率和有效性。
73310编辑于 2024-10-20 - 来自专栏超智能体
超智能体L01：9分钟的深度学习
目录 数据讲解：00:25 数据代码：01:19 模型讲解：01:43 模型代码：02:58 学习讲解：03:44 学习代码：06:10 训练可视化：07:57 活不好一生：09:04 视频 视频里演示的代码，已经编写成免费上机操作教程，可一步步跟着指示进行学习。 B站地址 知乎地址 视频内容 知识点 视频中的梯度可视化大家可以自己操作。代码也在 github 里。 想要更透彻的理解以上的概念，请用参数尽可能少的深度模型来拟合北京出租车距离与价格的关系，不超 3 公里 都是 14 元，超过的部分 2.5
1.6K90发布于 2018-09-28 读懂 MCP 协议：AI Agent 开发者的必备通信语言
越来越多的开发者、企业和社区开始关注 多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS） 的构建。 然而，正如互联网需要统一的 TCP/IP 协议，Web 需要 HTTP，Agent 世界也需要标准化的通信协议，来实现多智能体之间的协作、理解、反馈与协同执行。 在多智能体系统（Multi-Agent Systems）中，每个智能体（Agent）都像一个自治的软件体，能够感知、思考、执行，并通过协作解决复杂任务。 我们可以大胆预测，它正逐渐演化为一个智能体生态中「语言级别」的协议层，承载 Agent 的意图、计划、上下文、目标协同等复杂语义。 1. 如何调度多个智能体完成协同任务？ 如何设计一个“有状态、可管理、能进化”的 Agent 系统？
2.6K10编辑于 2025-06-29腾讯云ADP升级：做深平台、做厚内容、做强应用，构筑Agent产业合作新生态
1月22日，2026腾讯云合作伙伴大会在三亚召开，腾讯云智能体开发平台（ADP）宣布一系列升级，核心聚焦做深平台能力、做厚内容生态、做强上层应用等方向，构建繁荣智能体产业生态。 腾讯云智能体开发平台（ADP）在过去一年发布了6个重大版本、2000多个功能需求，为企业提供完善、可落地的智能体开发引擎与基础设施。 做深平台能力：提升复杂场景可用性易用性为应对企业级的智能体开发需求，腾讯云ADP聚焦 RAG、Workflow 与 Multi-Agent 等关键模块，持续强化平台底层能力。 针对多智能体复杂协同场景，平台提供了完整的多智能体协同与转交配置体系，支持从“灵活协作”，到“强约束”流程化编排的多种模式。 腾讯云智能体开发平台（ADP）是腾讯云推出的基于大模型的智能体构建平台，提供LLM+RAG、Multi-Agent、Workflow等多种智能体开发框架，支持公有云、私有云、混合云多种部署方式，助力企业结合专属数据
71910编辑于 2026-01-23- 来自专栏机器之心
学界 | 北京大学研究者提出注意力通信模型ATOC，助力多智能体协作
类似地，在多智能体强化学习（multi-agent reinforcement learning，MARL）中，通信对于合作尤为重要，特别是在大量智能体协同工作的场景下，诸如自动车辆规划 [1]、智能电网控制 然而，随着训练进行，其他智能体的策略是会变动的，所以从任意单个智能体的角度来看，环境变得不稳定，智能体间难以合作。此外，使用独立 RL 学习到的策略很容易与其他智能体的策略产生过拟合 [9]。 然而，现有方法所采用的智能体之间共享的信息或是预定义的通信架构是有问题的。当存在大量智能体时，智能体很难从全局共享的信息中区分出有助于协同决策的有价值的信息，因此通信几乎毫无帮助甚至可能危及协同学习。 论文：Learning Attentional Communication for Multi-Agent Cooperation ? 当存在大量智能体时，智能体很难从全局共享的信息中区分出有助于协同决策的有用信息。因此通信几乎毫无帮助甚至可能危及多智能体间的协同学习。
1.8K40发布于 2018-06-12 智能体来了！2026智能体开发全面指南
智能体来了！2026智能体开发全面指南 一、 繁华落尽后的“平静”：技术背后的选择逻辑“真正深入使用 AI 之后，我反而更平静了。” 在过去这段时间里，我深入钻研了 Python 编程、探究了 AIGC 的视觉极限、搭建了复杂的流程智能体、甚至深入到了 STM32 的硬件底层。 而顶级的 AI 大模型与 Agent（智能体），正是我能遇到的认知最高、脾气最好、思维最完善的存在。在我的「心枢」系统里，AI 不仅仅是执行任务的“器”，它更是我最好的老师、朋友、教练和员工。 第二步：逐层深度拆解（由顶向下的权力流转）接下来，我们将进入宫殿内部，拆解这五层系统是如何协同工作的。 礼包内包含（持续更新）：多维提示词库：包含智能体设计规范、AI 绘画精准词簇、AI 视频叙事 Prompt。ComfyUI 极客工作流：从零搭建好的 json 配置文件，导入即用。
32210编辑于 2026-01-24- 来自专栏算法之名
AI智能体
messages) print(response.content) 这里的 ZHIPUAI_API_KEY 需要你自己去智普网站 https://open.bigmodel.cn 去注册就有，运行结果 智能助手显神通 你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果 智能助手显神通
78010编辑于 2024-09-29
腾讯云开发者
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